在计算机科学中，分支限界法是一种搜索算法，主要用于解决在完备可抵达状态树中的最佳优化问题。该算法通过记录并扩展当前最优值及其所处的状态，在搜索过程中动态减小问题空间，从而避免对所有可能状态的搜索，提高计算效率。分支限界法的基本思想是采用广度优先搜索的方式，首先将树根作为状态节点加入队列中，每次从队列中取出代价最低的节点进行扩展，并记录节点的可行解界限。在扩展过程中，将当前节点的状态进行扩展，并添加到队列中作为其子节点，同时在子节点中根据约束条件获得可行解的下界，并在后续搜索中维护当前最优的上界，从而在一定的时间内找到问题的最优解。通常情况下，分支限界法应用于解决离散型、NP难问题等大规模的优化问题，如旅行商问题、装箱问题等。由于其高效、可扩展性好等特点，分支限界法在多领域的应用中具有广泛的应用前景。