回溯法及分支限界法的异同

回溯法和分支限界法都是解决组合优化问题的常用算法。它们的相同点在于都是通过枚举所有可能的解，从中找出最优解。

不同点如下：

1. 回溯法是一种深度优先搜索的算法，它的思想是“一条路走到黑”，即在搜索过程中，只要发现当前搜索的路径不能得到最优解，就返回上一层继续搜索。因此，回溯法通常使用递归实现。而分支限界法则是一种广度优先搜索的算法，它通过剪枝来减少搜索空间，从而提高搜索效率。分支限界法通常使用队列或堆栈等数据结构实现。

2. 回溯法在搜索的过程中，需要记录当前搜索到的状态，以便回溯时恢复状态。而分支限界法则用一个优先队列来存储待搜索的状态，每次取出队头元素进行扩展，不需要记录搜索状态。

3. 在解空间较小时，回溯法通常比分支限界法效率更高，因为回溯法不需要建立状态树。当解空间较大时，分支限界法通常比回溯法效率更高，因为它能够通过剪枝减少搜索空间。

4. 回溯法很容易实现，但是搜索效率较低，适用于解空间较小的问题。而分支限界法需要设计合适的状态扩展方式和剪枝策略，实现较为复杂，但是搜索效率较高，适用于解空间较大的问题。