旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到一条最短路径，使得旅行商可以从一个城市出发，经过所有其他城市一次，最后返回起点城市。由于旅行商问题的解空间随问题规模的增加呈指数增长，该问题是一个 NP-难问题，没有已知的高效解法。
常用的解决旅行商问题的算法有：
1.穷举法：穷举所有可能的路径，并计算路径长度，找到最短路径。这种 *** 可以找到更优解，但随着问题规模的增加，计算时间会变得非常长。
2.贪心算法：贪心算法每次选择距离最近的城市，直到遍历完所有城市，并返回起点城市。这种 *** 的计算时间相对较短，但不能保证得到更优解，因为贪心算法只关注当前的更优选择，并没有考虑整体的更优解。
3.动态规划：动态规划算法将问题分解为子问题，并存储子问题的更优解，以便重复利用。这种 *** 可以获得更优解，但计算时间较长，需要计算大量的子问题。
4.遗传算法：遗传算法模拟生物进化的思维进行搜索，通过选择、交叉和变异等操作逐步优化路径。这种 *** 可以在一定时间内找到接近更优解的路径，但不能保证一定找到更优解。
总的来说，旅行商问题是一个复杂的优化问题，没有一个通用的高效解法。不同的算法有各自的优缺点，根据具体情况选择合适的算法进行求解。
谢邀，惶恐。
哥德堡七桥问题和旅行商问题如果不了解的话可以问一下度娘。二者都要从一点出发最后回到原点，但区别在于路线的要求。
我们把所有陆地和城市都称为点，把所有桥和城市间的通道称为通道。二者都要求所有点通过的次数大于等于1（前者没有明说，但实际上是有要求的），不同之处在于前者对所有通道经过的次数限制为1；后者所有通道长度有区分，对所有通道经过的次数可以不做限制（其实小于等于0），最后要求的是如何找到最短线路。
前者由于图是固定的，我们可以看到四个点上对应的通道分别有3/5/3/3条。同时我们知道，从一个点走出去走回来需要两条通道，再次出去回来又是两条，以此类推下去，如果要返回原位置，与原来点连接的通道必须是偶数条，由此可知无论从哪个点出发均无法完成，是无解的。
而后者是必然有解的，关键在于找出更优解。路线不定便使得问题出现多重可能性，灵活性更强，不便于求解。
个人见解，轻喷，有错欢迎探讨，但别激动。