这是一篇关于旅行商问题（TSP）的博客文章，主要内容总结如下：

• TSP 介绍：TSP 是计算机科学和运筹学的核心话题，其问题是找到访问一组城市并返回原点的最短路径，看似简单却极具挑战性，具有重要理论和实践意义，在物流、制造等领域有广泛应用，且是 NP 难问题，尚无多项式时间算法。
• 算法分类及运行时间：算法常根据时间复杂度分类，暴力搜索法（O(n!)）简单直接但不实用，Held-Karp 算法（O(n^2 * 2^n)）利用动态规划更高效但仍为指数级，寻找多项式时间算法是 TSP 研究的圣杯。
• 启发式算法：当精确解难以达到时，启发式算法可快速找到足够好的解，作者开发了多种启发式算法，如 pr + rq - pq 最便宜插入启发式算法，但常陷入局部最优。
• 突破局部最优的算法：作者引入动态前瞻插入策略，通过模拟插入和估计总距离来选择最佳插入，有效避免局部最优陷阱。
• Python 实现及结果：Python 实现代码在 Github 上，该算法性能卓越，在 15000 个随机 TSP 实例中与精确解匹配，甚至在一些困难实例中找到最优解，暗示其可能是精确算法，对欧氏 TSP 有重要意义，如可能改变计算理论、提升行业效率、激发研究等，还可用于旅行商路径问题，代码在另一个 Github 仓库中。
• 结论：作者的旅程充满挑战与创新，动态前瞻插入算法展示了启发式方法的潜力，有望为计算机科学的经典问题带来新的解决思路。