利用分支界限法解决货郎问题，给出伪代码与时间复杂度分析

伪代码如下：

def tsp_bnb(graph):
    n = len(graph)
    best_path = None
    best_cost = float('inf')
    visited = [False] * n

    def dfs(path, cost, bound):
        nonlocal best_path, best_cost

        node = path[-1]
        if len(path) == n:
            if cost < best_cost:
                best_path = path
                best_cost = cost
            return

        for i in range(n):
            if not visited[i]:
                visited[i] = True
                new_path = path + [i]
                new_cost = cost + graph[node][i]
                new_bound = bound - graph[node][i]
                if new_bound + new_cost < best_cost:
                    dfs(new_path, new_cost, new_bound)
                visited[i] = False

    for i in range(n):
        visited[i] = True
        dfs([i], 0, sum(graph[i]) - graph[i][i])
        visited[i] = False

    return best_path, best_cost

时间复杂度分析：假设有 n 个节点，分支界限法的时间复杂度为 O(b^d)，其中 b 为分支因子，d 为深度。对于货郎问题来说，每个节点都有 n-1 条边可以扩展，因此 b=n-1。最坏情况下，需要遍历所有的 n! 个排列，即需要遍历 n! 个节点，因此 d=n-1。因此，分支界限法的时间复杂度为 O((n-1)^(n-1))，实际求解时一般会进行剪枝等优化，因此时间复杂度会有所降低。