.描述贪心法的求解过程，给出基于最近邻点策略采用贪心法求解 TSP 问题伪代码

贪心法是一种求解最优化问题的常用方法，它在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，以期达到全局最优。贪心法在求解问题时通常不会考虑到全局的情况，只考虑当前状态下的最优解，因此贪心法并不能保证得到全局最优解。但是贪心法具有高效性和简单性的优点，在求解某些问题时，其结果已经足够优秀，因此被广泛应用。

以下是基于最近邻点策略采用贪心法求解 TSP 问题的伪代码：

1. 选择一个起点，将其作为当前点
2. 初始化已访问点集合为{起点}
3. 初始化路径为起点
4. 当已访问点集合的大小小于总点数时，执行以下循环：
a. 从当前点出发，选择未访问过的与当前点距离最近的点，将其加入已访问点集合中
b. 将该点加入路径中，成为当前点
5. 将最后一个点与起点相连，形成回路

该算法的核心是选择距离当前点最近的未访问点，因此需要计算每个点到当前点的距离，并选择距离最近的点作为下一个访问点。由于该算法的时间复杂度与点数的平方成正比，因此在点数较大时，该算法的效率会受到限制。

需要注意的是，该算法并不保证得到最优解，因为它只考虑了当前状态下的最优解，而没有考虑到全局的情况。但是在实际应用中，该算法已经足够优秀，并且具有高效性和简单性的优点。

伪代码如下：

TSP(N, D) // N为点数，D为距离矩阵
    1. 选择一个起点，将其作为当前点
    2. 初始化已访问点集合为{起点}
    3. 初始化路径为起点
    4. 当已访问点集合的大小小于总点数时，执行以下循环：
        a. 计算当前点到所有未访问过的点的距离
        b. 选择距离最近的点，将其加入已访问点集合中
        c. 将该点加入路径中，成为当前点
    5. 将最后一个点与起点相连，形成回路
    6. 返回路径

其中，距离矩阵D可以通过计算每个点之间的欧几里得距离得到。