旅行商问题TSP-改良圈算法

库的版本号

列了这个是因为在学习过程中，会有很多文章，可能时间稍微久点了，用起来因为版本迭代，函数可能发生了变化，但你也不确实到底是什么问题。。这样指明版本，可以避免很多复现的困惑。

import numpy as np
import sys
print(sys.version)
print(nx.__version__)

# 3.9.5 (default, May 18 2021, 14:42:02) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
# 2.5.1

旅行商问题描述(travelling salesman problem,TSP)

首先，旅行商问题是一个被证明的NPC的问题，所以没有满足多项式时间复杂度的算法，所以只能用近似优化去求解啦。
然后，旅行商问题更普遍有点就是叫求最小哈密顿圈(halmiton circuit)的问题。
哈密顿圈：Hamilton 图就是从一顶点出发每顶点恰通过一次能回到出发点的那种图，即不重复地行遍所有的顶点再回到出发点
注意区别欧拉回路，欧拉回路是通过所有的边

改良圈算法

import networkx as nx

# 生成图
G = nx.complete_graph(['L','M','N','Pa','Pe','T'])

names = ['L','M','N','Pa','Pe','T']
weights = [56, 35, 21, 51, 60,
               21, 57, 78, 70,
                   36, 68, 68,
                       51, 61,
                           13]
count = 0
for<