给定n个作业的集合 J=（J 1 J_1J 1 ​ ，J 2 J_2J 2 ​ ，……，J n J_nJ n ​ ）。每个作业J i J_iJ i ​ 都有两项任务分别在两台机器上完成。每个作业必须先由机器1处理，再由机器2处理。作业J i J_iJ i ​ 需要机器j的处理时间为t i j t_{ij}t ij ​ （i=1,2，……，n；j=1,2）。对于一个确定的作业调度，设F j i F_{ji}F ji ​ 是作业i在机器j上完成处理的时间，则所有作业在机器2上完成处理的时间和f = ∑ i = 1 n F 2 i \sum_{i=1}^{n}{F_{2i}}∑ i=1 n ​ F 2i ​ 称为该作业调度的完成时间和。可以证明，当作业以相同次序在机器1和机器2上完成处理时，可以得到一种最佳调度，即使该作业调度的完成时间和最小。（证明略）。请用python分支限界法解决这个问题

好的，我会尽力回答你的问题。这是一个经典的作业调度问题，可以使用分支限界法来解决。

首先，我们需要定义一个状态表示。每个状态包含以下信息：已经完成的作业数、每个作业在机器1上完成处理的时间、当前作业调度的完成时间和。我们可以使用一个元组来表示一个状态，例如：

state = (count, finish_time_on_machine_1, total_finish_time)

接下来，我们需要实现一个估价函数，用来估计当前状态下可能的最小完成时间和。我们可以使用松弛算法来实现估价函数。具体来说，我们可以先将所有未完成的作业按照完成时间的升序排列，然后将它们依次加入机器1和机器2的处理队列中，计算出当前的完成时间和。由于这个完成时间和是一个松弛值，可能比真实的最小完成时间和要大，但是它可以作为一个上界，帮助我们剪枝。

最后，我们需要实现一个搜索过程，用来找到最小的完成时间和。搜索过程可以使用深度优先搜索，每次尝试将一个未完成的作业加入机器1和机器2的处理队列中，生成新的状态，并计算估价函数。如果估价函数小于当前的最小完成时间和，就更新最小完成时间和，并将新状态加入搜索队列中。搜索过程可以终止于以下三种情况之一：所有作业都已完成处理、搜索队列为空、当前状态的估价函数大于等于当前的最小完成时间和。

下面是一个参考实现：