1. 图与搜索

1.1. 回溯算法

1.1.1. 什么是回溯法

回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式，回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。

1.1.2. 回溯法的效率

回溯法的性能如何呢，这里要和大家说清楚了，「虽然回溯法很难，很不好理解，但是回溯法并不是什么高效的算法」。

「因为回溯的本质是穷举，穷举所有可能，然后选出我们想要的答案」，如果想让回溯法高效一些，可以加一些剪枝的操作，但也改不了回溯法就是穷举的本质。

那么既然回溯法并不高效为什么还要用它呢？

因为没得选，一些问题能暴力搜出来就不错了，撑死了再剪枝一下，还没有更高效的解法。

此时大家应该好奇了，都什么问题，这么牛逼，只能暴力搜索。

1.1.3. 回溯法解决的问题

回溯法，一般可以解决如下几种问题：

• 组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合
• 排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式
• 切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式
• 子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集
• 棋盘问题：N皇后，解数独等等

组合是不强调元素顺序的，排列是强调元素顺序

例如：{1, 2} 和 {2, 1} 在组合上，就是一个集合，因为不强调顺序，而要是排列的话，{1, 2} 和 {2, 1} 就是两个集合了。

1.1.4. 如何理解回溯法

回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构，是的，我指的是所有回溯法的问题都可以抽象为树形结构！

因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集，「集合的大小就构成了树的宽度，递归的深度，都构成的树的深度」。

递归就要有终止条件，所以必然是一颗高度有限的树（N叉树）。

这块可能初学者还不太理解，后面的回溯算法解决的所有题目中，我都会强调这一点并画图举相应的例子，现在有一个印象就行。

1.1.5. 回溯法模板

class Solution{
    void backtracking(参数) {
        if (终止条件) {
            存放结果;
            return;
        }
        for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {
            处理节点;
            backtracking(路径，选择列表); // 递归
            回溯，撤销处理结果
        }
    }   
}