旅行商问题（TSP）的动态规划解法通常适用于一种特殊的情况，即当城市数量较
少，且它们之间的距离满足某种特定的条件（如对称性）时。动态规划方法通过构
建一个状态转移表来逐步求解最优解。然而，对于一般的 TSP 问题，动态规划并
不适用，因为其状态空间随着城市数量的增加呈指数级增长，导致所需的内存和时
间都超出实际可处理的范围。
以下是一个简化的 TSP 动态规划示例代码，仅适用于特殊的 TSP 实例，如欧几里
得 TSP（Euclidean TSP），其中城市位于二维平面上，并且距离是对称的。这个代
码仅作为展示动态规划思路的示例，并不适用于通用的 TSP 问题。
def tsp_dynamic_programming(distances):
num_cities = len(distances)
# 创建一个二维数组来存储子问题的解
# dp[i][j] 表示从城市 i 到城市 j 的最短路径
dp = [[float('inf')] * num_cities for _ in range(num_cities)]
# 初始化单个城市到自身的距离为 0
for i in range(num_cities):
dp[i][i] = 0
# 填充 dp 数组
for length in range(2, num_cities + 1):
for i in range(num_cities):
for j in range(i + 1, num_cities):
# 尝试通过所有其他城市来找到从 i 到 j 的最短路径
