用伪代码实现回溯法求解旅行售货员问题

以下是用伪代码实现回溯法求解旅行售货员问题的示例：

function TSP(graph):
    n = len(graph)
    visited = [False] * n
    path = []
    minDist = float('inf')

    def backtrack(curr, dist):
        nonlocal visited, path, minDist

        # 如果当前路径长度已经大于等于当前最小长度，则可以直接返回
        if dist >= minDist:
            return

        # 如果已经访问了所有节点，则更新最小路径长度和最短路径
        if all(visited):
            minDist = dist
            path = path[:]

        # 遍历当前节点的所有邻居节点
        for neighbor in range(n):
            # 如果邻居节点还没有访问过，则可以将其加入路径中
            if not visited[neighbor]:
                visited[neighbor] = True
                path.append(neighbor)
                backtrack(neighbor, dist + graph[curr][neighbor])
                path.pop()
                visited[neighbor] = False

    # 从第一个节点开始回溯
    visited[0] = True
    path.append(0)
    backtrack(0, 0)

    return path, minDist

其中，`graph` 是一个二维列表，表示完全图的邻接矩阵。函数的返回值是一个元组，表示最短路径和最小路径长度。在回溯过程中，使用一个 `visited` 列表来记录每个节点是否已经访问过，使用一个 `path` 列表来记录当前路径。在每次回溯时，遍历当前节点的所有邻居节点，如果邻居节点还没有访问过，则可以将其加入路径中。如果已经访问了所有节点，则更新最小路径长度和最短路径。如果当前路径长度已经大于等于当前最小长度，则可以直接返回。最后，从第一个节点开始回溯，返回最短路径和最小路径长度。