从这道题开始，我们正式进入回溯算法的学习。之前在二叉树中只是接触到了一丢丢，而这里我们将使用回溯算法解决很多经典问题。
那么这道题是如何使用回溯算法的呢？在讲回溯之前，先说明一下此题是如何递归的。毕竟回溯递归不分家，必须先有递归，才会有回溯。而这里的递归就是在缩小范围后的集合中使用for循环选择数字。举个例子：最开始的集合有1,2,3,4，那么我们第一次一定是从这个集合中选一个数。为了保证之后不重复选择1，我们下一步一定是从2,3,4这个集合中选一个数，以此类推。我们可以发现被选择集合的范围在不断缩小。还有就是，需要考虑组合的无序性(1,2和2,1是相同的组合)，那么每一层递归中的for循环的遍历范围都要改变，这就需要设置一个变量来控制。接下来讲一下回溯，我们需要写一个for循环将递归函数包起来，这个for循环的作用是遍历当前集合的所有数，假设在第一个集合中我们已经选了1这个数，然后递归选择第二个数，那么在选择第二个数的递归函数结束之后，我们可以将1弹出存储组合的数组，并通过for循环选择第一个集合中的第二个数，这样就得到了其他组合情况。这道题大家可以当做模版题记下来，之后的回溯算法的代码风格都与这道题大差不差。可以结合我下面的代码及注释理解这道题。
代码及注释如下：
class Solution {
private:
vector<vector<int>> result; // 存放符合条件结果的集合
vector<int> path; // 用来存放符合条件结果
void backtracking(int n, int k, int startIndex) {
if (path.size() == k) {
result.push_back(path);
return;
}
for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
path.push_back(i); // 处理节点
backtracking(n, k, i + 1); // 递归
path.pop_back(); // 回溯，撤销处理的节点
}
}
public:
vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
result.clear(); // 可以不写
path.clear(); // 可以不写
backtracking(n, k, 1);
return result;
}
};