要求用分支限界法写出编程代码，题目:印刷电路板将布线区域分成88个方格。其中第2行第3列的方格是封锁的，第3行第4列的方格是封锁的。布线的起始位置a是第1行第1列的方格，布线的终止位置b是第5行第3列的方格。求a到b的最短布线距离和布线的路径。

以下是使用分支限界法求解该问题的代码实现，使用 Python 语言编写：

import heapq

# 定义布线区域的大小和封锁的方格
N = 88
block = [(2, 3), (3, 4)]

# 定义起始位置和终止位置
start = (1, 1)
end = (5, 3)

# 定义可行移动方向
dirs = [(0, 1), (0, -1), (1, 0), (-1, 0)]

# 计算两个位置之间的曼哈顿距离
def manhattan(p1, p2):
    return abs(p1[0] - p2[0]) + abs(p1[1] - p2[1])

# 判断一个位置是否可行
def is_valid(pos):
    if pos[0] < 1 or pos[0] > 5 or pos[1] < 1 or pos[1] > 8:
        return False
    if pos in block:
        return False
    return True

# 分支限界法求解最短布线距离和路径
def shortest_path(start, end):
    # 初始化优先队列和已访问集合
    pq = [(0, start, [start])]
    visited = set()

    # 循环直到找到终止位置或者队列为空
    while pq:
        # 取出当前最小代价的节点
        cost, pos, path = heapq.heappop(pq)
        if pos == end:
            return cost, path
        if pos in visited:
            continue

        # 将当前节点标记为已访问
        visited.add(pos)

        # 遍历所有可行的移动方向
        for d in dirs:
            new_pos = (pos[0] + d[0], pos[1] + d[1])
            if is_valid(new_pos) and new_pos not in visited:
                new_cost = cost + manhattan(pos, new_pos)
                new_path = path + [new_pos]
                heapq.heappush(pq, (new_cost, new_pos, new_path))

    # 没有找到可行路径
    return None

# 调用函数求解最短布线距离和路径
result = shortest_path(start, end)
if result:
    print("最短布线距离：", result[0])
    print("布线路径：", result[1])
else:
    print("无法找到可行路径！")

代码中使用了 Python 标准库中的 `heapq` 模块来实现优先队列，以便按代价从小到大的顺序处理节点。在 `shortest_path` 函数中，首先将起始位置和其到起始位置的路径加入优先队列中，然后循环处理队列中的节点，直到找到终止位置或者队列为空。在每次处理节点时，先检查该节点是否已经被访问过，如果是则跳过；否则计算出该节点到起始位置的代价，并将其加入优先队列中。在计算代价时，使用曼哈顿距离即可。最后，如果找到了可行路径，则返回最短布线距离和路径；否则返回 None。