阐述回溯法与分支限界法的区别

回溯法和分支限界法都是用来解决组合优化问题的算法，但是它们的思想和实现方式有所不同。

回溯法是一种深度优先搜索算法，它通过不断地尝试每一种可能的情况来寻找最优解。具体来说，它从问题的一个初始解开始，逐步尝试所有可能的扩展方式，直到找到一个满足条件的解或者所有的扩展方式都被尝试过。如果没有找到符合条件的解，就返回上一步，再尝试其他的扩展方式。因此，回溯法是一种试错的过程，可以通过回溯来避免无效的搜索。

分支限界法是一种广度优先搜索算法，它通过将问题分解成多个子问题，并对每个子问题进行求解来寻找最优解。具体来说，它将当前问题的解空间分成若干个子空间，对每个子空间进行评估，选择其中具有最优解的子空间进行扩展。在扩展子空间时，分支限界法会对每个子空间进行一个优先级排序，优先扩展最优先级高的子空间，以此来避免搜索无效的子空间。

因此，回溯法和分支限界法的主要区别在于搜索的方式不同。回溯法是一种深度优先搜索算法，它逐步尝试每一种可能的情况，通过回溯来避免无效的搜索；而分支限界法是一种广度优先搜索算法，它将问题分解为多个子问题，并对每个子问题进行求解，优先扩展具有最优解的子空间，以此来避免搜索无效的子空间。