【分支限界法】是一种广泛应用于优化问题求解的搜索算法，它通过限制搜索空间来避免无效的分支，从而高效地寻找最优解。在给定的实验中，分支限界法被用来解决【单源最短路径问题】，这是一个典型的图论问题，目标是从图中的一个指定源节点找到到达其他所有节点的最短路径。
实验的核心在于利用【优先队列】（此处使用了最小堆数据结构）来管理待扩展的节点，按照当前路径长度的最小值进行优先级排序。算法的步骤如下：
1. 初始化：从源节点s开始，创建一个空的优先队列。
2. 扩展节点：将源节点s加入优先队列，其路径长度设为0。
3. 搜索过程：当优先队列非空时，取出队首（即当前路径长度最小的节点）作为当前扩展节点。检查该节点的所有相邻节点。
4. 更新路径：如果从当前扩展节点到相邻节点有边可达，并且经过当前节点的路径长度小于之前记录的最短路径，那么更新最短路径，并将新节点加入优先队列。
5. 终止条件：当优先队列为空，表明所有可能的路径已被检查，算法结束。
实验中提到，分支限界法与回溯法在求解单源最短路径问题时，都涉及到了解空间树的搜索，但两者策略不同。回溯法采用深度优先搜索，可能找到所有最优解，而分支限界法则采用广度优先搜索，只需找到一个最优解即可，因此在效率上相对较高。
实验分析指出，分支限界法利用最小堆进行节点排序，使得搜索更有效率，但这也增加了代码的复杂性，尤其是在堆的实现上。尽管如此，通过不断学习和实践，可以克服这一难点。
实验心得强调，分支限界法在处理实际问题时，相比于随机生成的数据，更适合处理有实际关联的数据，因为它旨在找到全局最优解，而不是验证多种情况。与回溯法相比，分支限界法在时间效率上有优势，因为它通常不需要遍历整个解空间。
完整的代码实现包括了`Graph`类和最小堆`MinHeap`的定义，以及`shortest_path`方法，用于实现分支限界法求解单源最短路径问题。这种方法在图算法中有着广泛的应用，例如在网络路由、物流配送、旅行商问题等优化场景中都能找到其身影。通过理解和掌握分支限界法，可以更好地解决实际生活中的优化问题。
