B.推销员拜访问题 实现功能 1，解决旅行商问题；按照非专业的说法，这个问题要求找出一条n个给定的城市间成本的最短路径，使我们在回到出发的城市(广州)之前，对每个城市都只访问一次。(示例) 2， 如果扩展到全国一线城市和新一线城市，20个城市，计算复杂度是多少？ 根据城市间的最低机票作为成本，找一条成本最佳的路径，每个城市去一次，最后返回广州。给出你的算法和结果。 附一线城市和新一线城市： 1、一线城市（4个）北京、上海、广州、深圳、简称“北上广深”。 新一线城市（16个）成都、重庆、杭州、西安、武汉、苏州、郑州、南京、天津、长沙、东莞、宁波、佛山、合肥、青岛、澳门。

对于旅行商问题，可以使用著名的动态规划算法来解决。以下是一种可能的算法：

1. 创建一个二维数组dist，其中dist[i][j]表示从城市i到城市j的距离。如果两个城市之间没有直接连接，可以将距离设为无穷大或一个非常大的值。
2. 创建一个二进制表示的集合visited，用于记录已经访问过的城市。
3. 使用动态规划算法来计算最短路径。
- 初始化dist[i][j] = 0，其中i和j表示起始城市和目标城市。
- 对于每个未访问的城市k，假设当前访问的城市为i，更新dist[i][k] = min(dist[i][k], dist[i][j] + dist[j][k])，其中j表示已经访问过的城市。
- 在更新dist[i][k]时，同时更新一个辅助数组prev[k]，用于记录从城市i到城市k的最短路径上的前一个城市。
4. 根据prev数组构建最短路径。
- 从目标城市开始，依次通过prev数组向前回溯，直到回到起始城市。
- 将经过的城市按照访问顺序添加到路径中。
5. 返回最短路径和总成本。

对于20个城市的情况，计算复杂度是O(n^2 * 2^n)，其中n表示城市的数量。在这种情况下，计算复杂度是非常高的，因此需要考虑使用优化算法或者近似算法来解决。

注意：在实际应用中，还需要考虑其他因素，如实际交通路线、交通拥堵情况等，以得到更准确的结果。