旅行售货员问题：某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程（或旅费）。他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一次，最后回到驻地的路线，使总的路程最短（或旅费最少）。 运用c语言运行代码 并且讲解思路

这个问题其实是著名的旅行售货员问题，也被称为TSP问题（Traveling Salesman Problem），它是一个经典的NP问题，没有已知的多项式时间算法可以解决。

一般的解法是采用穷举法或者是近似算法。穷举法要枚举所有可能的路线，时间复杂度是n!，其中n是城市的数量。因此，当城市数量较大时，穷举法已经不可行了。而近似算法则是通过贪心等启发式算法来近似求解最优解。

下面给出一个简单的贪心算法实现：

1. 选择一个起点城市。
2. 从起点出发，选择离当前城市最近的未访问过的城市。
3. 不断重复步骤2，直到所有的城市都被访问过。
4. 最后回到起点城市。

这个算法的时间复杂度是O(n^2)，其中n是城市的数量。下面是一个C语言实现的代码示例：

#include <stdio.h>
#include <limits.h>

#define MAXN 100

int n; // 城市数量
int cost[MAXN][MAXN]; // 路程或旅费
int visited[MAXN]; // 标记城市是否被访问过
int mincost = INT_MAX; // 最小路程或旅费

void dfs(int city, int depth, int sum) {
    if (depth == n && cost[city][0] > 0) {
        // 所有城市都被访问过，并且回到起点城市
        if (sum + cost[city][0] < mincost) {
            mincost = sum + cost[city][0];
        }
        return;
    }
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (cost[city][i] > 0 && !visited[i]) {
            visited[i] = 1;
            dfs(i, depth + 1, sum + cost[city][i]);
            visited[i] = 0;
        }
    }
}

int main() {
    scanf("%d", &n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            scanf("%d", &cost[i][j]);
        }
    }
    visited[0] = 1;
    dfs(0, 1, 0);
    printf("%d\n", mincost);
    return 0;
}

这个代码中使用了深度优先搜索来穷举所有可能的路线。visited数组用来记录哪些城市已经被访问过，mincost记录目前为止找到的最小路程或旅费。注意，这个代码假设起点城市是城市0。

由于TSP问题本身的复杂度很高，因此对于大规模的问题，我们需要使用更加高效的算法来近似求解。例如，可以使用模拟退火、遗传算法等启发式算法来求解。