使用优先队列式分支限界法解决旅行商问题，优化限界条件并给出代码

旅行商问题是一个NP-hard问题，因此需要使用一些高效的算法来解决。分支限界法是一种常见的求解此类问题的方法之一。下面给出使用优先队列式分支限界法解决旅行商问题的思路和代码。

思路：

1. 定义状态：定义旅行商问题的状态，包括已经走过的路径、当前节点、当前路径长度等信息。

2. 定义限界条件：对于当前状态，计算出它的下界（也就是当前状态下可能的最小路径长度），并与当前得到的最小路径长度进行比较。如果当前状态的下界已经大于已经得到的最小路径长度，则可以剪枝。

3. 扩展状态：对于当前状态，获取它的子状态，也就是从当前节点出发可以到达的所有节点，计算出它们的路径长度，并将这些子状态插入到优先队列中。

4. 取出优先队列中最小的状态，重复执行第2步、第3步。

5. 当所有状态都被扩展完毕时，输出最小路径长度。

代码实现：

import heapq

class State:
    def __init__(self, path, node, length):
        self.path = path
        self.node = node
        self.length = length
        
    def __lt__(self, other):
        return self.length < other.length # 用于优先队列的比较
    
def tsp(graph):
    n = len(graph)
    visited = [False] * n
    visited[0] = True
    q = []
    for i in range(1, n):
        heapq.heappush(q, State([0], i, graph[0][i]))
    best = float('inf')
    while q:
        cur = heapq.heappop(q)
        if cur.length >= best: # 限界条件
            continue
        if len(cur.path) == n: # 找到一条路径
            cur.length += graph[cur.node][0]
            if cur.length < best:
                best = cur.length
        else: # 扩展状态
            for i in range(n):
                if not visited[i]:
                    new_path = cur.path + [cur.node]
                    new_length = cur.length + graph[cur.node][i]
                    new_state = State(new_path, i, new_length)
                    heapq.heappush(q, new_state)
        visited[cur.node] = True
    return best

代码解释：

1. `State` 类表示一个状态，包括已经走过的路径、当前节点、当前路径长度等信息。`__lt__` 方法用于优先队列的比较，我们需要让优先队列按照路径长度从小到大排序。

2. `tsp` 函数实现了优先队列式分支限界法。首先初始化一些变量，将所有从起点出发可以到达的节点插入到优先队列中。然后不断从优先队列中取出最小的状态，判断是否满足限界条件，如果满足则剪枝，否则扩展状态并将子状态插入到优先队列中。如果找到一条路径，则更新最小路径长度。最后返回最小路径长度。

以上就是使用优先队列式分支限界法解决旅行商问题的思路和代码。