分支限界法和回溯法的区别

分支限界法（Branch and Bound）和回溯法（Backtracking）都是求解组合优化问题和搜索问题的经典算法，但它们的工作原理和应用场景有所不同：

1. **回溯法**：这是一种试探性的算法，主要用于解决那些有大量可能解的问题，如八皇后问题、数独等。回溯法从所有可能的解决方案开始，尝试一步步构建解决方案，如果发现当前路径不可行（比如违反了问题的约束），就“回溯”到上一步，尝试其他路径。这种方法不需要预估每个节点的价值，而是通过不断地试错来找到答案。

2. **分支限界法**：也称为剪枝搜索，它在回溯的基础上引入了剪枝策略，即对那些不可能产生最优解的分支提前终止搜索。它通常结合一个上限值（upper bound）和下限值（lower bound），只搜索那些有可能产生更优解的分支。这种方法更加高效，因为它能够避免探索已经确定无用的搜索空间。

相关问题--
1. 回溯法的主要特点是什么？
2. 分支限界法中的剪枝策略如何帮助提高效率？
3. 在实际应用中，哪些问题更适合使用分支限界法而非回溯法？