使用c语言，利用分支界定法解决以下问题 某售货员要到若干城市去推销商品，已知各城市之间的路程（或旅费）。他要选定一条从驻地出发，经过每个城市一次，最后回到驻地的路线，使总路程（旅费）最小。

在C语言中，使用分支界定法解决这个问题通常涉及动态规划和贪心策略。分支界定法是一种组合优化技术，常用于解决旅行商问题这类复杂的问题。旅行商问题是一个经典的NP完全问题，涉及到在一个图中寻找使得所有城市的访问次数最少的路径。

以下是解决问题的一个简化步骤：

1. 定义数据结构：可以创建一个二维数组或矩阵来表示城市间的距离，其中每个元素是两个城市之间的距离。还需要一个动态规划数组（如二维数组），用于保存到目前为止的最低总距离。

2. 动态规划：初始化数组的第一行和第一列为无穷大，因为不能到达任何城市。接着，从第二个元素开始，对于每个城市i，计算从驻地到i的距离加上从i到其他剩余城市的最低费用，取两者中的较小值作为当前城市i的最低费用。

3. 枝界法：这是一种剪枝策略，通过设定一个界限来限制搜索范围。例如，可以预设一个最大成本，如果任何可能的路径超过了这个界限，就不再继续搜索那条路径。

4. 路径记录：每次更新最低总距离时，也要更新相应的路径信息，以便于回溯。这通常需要额外的数据结构来存储上一步的城市，直到找到最终的最优路径。

5. 最终结果：在遍历完所有的城市后，驻地的最后一个元素就是最优路径的总费用，而记录下的路径就是从驻地到各个城市再到驻地的顺序。

下面是一个简化版的伪代码：

// 假设dist[][]是城市间距离矩阵
int minDistance(int dist[][N], int visited[], int n, int costSoFar) {
    // 如果已经到达最后一个城市并返回驻地，结束搜索
    if (visited[n-1] == 1 && visited[0] == 1)
        return costSoFar;

    int bestCost = INT_MAX;
    int bestPrevCity = -1;

    // 搜索所有未访问过的城市
    for (int i=0; i<n; i++) {
        if (visited[i] == 0) {
            visited[i] = 1; // 标记已访问
            int newCost = costSoFar + dist[0][i];
            bestCost = min(bestCost, newCost);
            bestPrevCity = i;
            visited[i] = 0; // 撤销标记，以尝试其他路径
        }
    }

    // 更新最低总距离和路径信息
    // ...

    return bestCost;
}

// 主函数
int solveTravelingSalesmanProblem(int dist[][N]) {
    int n = N; // 城市数量
    int bestCost = INT_MAX;
    int bestVisited[] = {0}; // 初始状态是驻地

    while (true) {
        bestCost = minDistance(dist, bestVisited, n, bestCost);
        // 如果无法找到更低的成本，停止搜索
        if (bestCost == INT_MAX)
            break;

        // 保存最佳路径
        // ...
    }

    return bestCost;
}

请注意，实际代码实现会更复杂，因为它涉及到递归和大量的数据管理。以上只是一个简化版本的基本思路。对于大型问题，你可能需要借助外部库或者使用启发式算法如遗传算法等来优化性能。