Talvez a seguinte perspectiva ajude:
Quando você está tentando construir um caminho euleriano, pode prosseguir quase avidamente. Você apenas começa o caminho em algum lugar e tenta andar o maior tempo possível. Se você detectar um círculo, excluirá suas arestas (mas registre que esse círculo foi construído). Com isso, você decompõe o gráfico em círculos, que podem ser facilmente combinados em um tour euleriano. O ponto é que nenhuma de sua decisão "como percorrer o gráfico" pode realmente estar errada. Você sempre terá sucesso e nunca ficará preso.
A situação com os caminhos hamiltonianos é diferente. Novamente, convém construir um caminho caminhando pelas bordas do gráfico. Mas desta vez você pode realmente tomar más decisões. Isso significa que você não pode continuar o caminho, mas nem todos os vértices foram visitados. O que você pode fazer é voltar atrás. Isso significa que você reverte algumas de suas decisões antigas e continua por um caminho diferente. Essencialmente, todos os algoritmos conhecidos pelo problema geral dependem de uma maneira ou de outra do rastreamento de retorno ou da tentativa de um grande conjunto de soluções. Isso, no entanto, é característico para problemas de NP-completo.
Conclusão (simplificada): o caminho euleriano não requer rastreamento, mas o caminho hamiltoniano.
(Observe que pode ser que P = NP e, neste caso, um algoritmo de caminho hamiltoniano inteligente existisse.)