使用贪心策略求解tsp问题的python代码

这是一种使用贪心策略求解TSP问题的Python代码示例:

import numpy as np

def tsp_greedy(adj_matrix):
    n = len(adj_matrix)
    unvisited = set(range(1,n))
    path = [0]
    total_dist = 0
    while unvisited:
        nearest = min(unvisited, key=lambda x: adj_matrix[path[-1]][x])
        unvisited.remove(nearest)
        path.append(nearest)
        total_dist += adj_matrix[path[-2]][path[-1]]
    return path + [0], total_dist

# Example usage:
adj_matrix = np.array([[0, 10, 15, 20], [10, 0, 35, 25], [15, 35, 0, 30], [20, 25, 30, 0]])
path, dist = tsp_greedy(adj_matrix)
print(path)
print(dist)

代码中使用贪心策略，选择距离当前点最近的未访问过的点为下一步的起点，并将其从未访问过的点集中删除，最终所有点都访问过后，终点回到起点。
请注意，这只是一种简单的贪心策略，它并不能保证找到最优解。