使用python进行tsp问题求解编程，采用贪心算法

TSP问题（Traveling Salesman Problem）是一个经典的组合优化问题，指的是在给定的一些城市之间，寻找一条最短的路径，使得每个城市恰好被访问一次。

贪心算法是求解TSP问题的一种简单有效的方法，具体实现步骤如下：

1. 随机选择一个起始城市（可以通过输入来确定）。

2. 从起始城市开始，依次访问与当前城市距离最近的未访问城市，直到所有城市被访问。

3. 最后返回到起始城市，构成一条回路。

4. 计算回路的总距离，并输出路径和距离。

下面是使用python编写的TSP问题贪心算法求解程序：

import numpy as np

# 定义城市的数量
N = 8

# 定义城市之间的距离矩阵
distance = np.array([
    [0, 2, 4, 5, 3, 7, 6, 8],
    [2, 0, 7, 9, 3, 5, 8, 6],
    [4, 7, 0, 8, 6, 3, 2, 5],
    [5, 9, 8, 0, 4, 6, 7, 3],
    [3, 3, 6, 4, 0, 8, 9, 2],
    [7, 5, 3, 6, 8, 0, 3, 1],
    [6, 8, 2, 7, 9, 3, 0, 4],
    [8, 6, 5, 3, 2, 1, 4, 0]
])

# 定义起始城市
start_city = 0

# 定义已访问城市的集合
visited_cities = set([start_city])

# 定义路径和距离
path = [start_city]
distance_sum = 0

# 依次访问所有城市
for i in range(N-1):
    # 找到与当前城市距离最近的未访问城市
    min_distance = np.inf
    nearest_city = None
    for j in range(N):
        if j not in visited_cities and distance[path[-1]][j] < min_distance:
            min_distance = distance[path[-1]][j]
            nearest_city = j
    
    # 加入路径和更新距离
    path.append(nearest_city)
    visited_cities.add(nearest_city)
    distance_sum += min_distance

# 回到起始城市
path.append(start_city)
distance_sum += distance[path[-2]][start_city]

# 输出路径和距离
print("->".join([str(city) for city in path]))
print("Total distance:", distance_sum)

这个程序中，我们首先定义了城市的数量和城市之间的距离矩阵（这里采用了一个随机生成的距离矩阵）。然后定义起始城市为0，并将其加入已访问城市的集合中。接着从起始城市开始，依次访问与当前城市距离最近的未访问城市，直到所有城市被访问。最后回到起始城市，构成一条回路。程序输出路径和距离。