回溯算法总结

概述

其实回溯算法和我们常说的 DFS 算法非常类似，本质上就是一种暴力穷举算法。回溯算法和 DFS 算法的细微差别是：回溯算法是在遍历「树枝」，DFS 算法是在遍历「节点」

抽象地说，解决一个回溯问题，实际上就是遍历一棵决策树的过程，树的每个叶子节点存放着一个合法答案。你把整棵树遍历一遍，把叶子节点上的答案都收集起来，就能得到所有的合法答案。

站在回溯树的一个节点上，你只需要思考 3 个问题：

1、路径：也就是已经做出的选择。

2、选择列表：也就是你当前可以做的选择。

3、结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做选择的条件。

代码方面，回溯算法的框架：

java 复制代码

result = []
def backtrack(路径, 选择列表):
    if 满足结束条件:
        result.add(路径)
        return
    
    for 选择 in 选择列表:
        做选择
        backtrack(路径, 选择列表)
        撤销选择

for循环就是遍历集合区间，可以理解一个节点有多少个孩子，这个for循环就执行多少次。

backtracking这里自己调用自己，实现递归。

其核心就是 for 循环里面的递归，在递归调用之前「做选择」，在递归调用之后「撤销选择」

回溯算法解决组合问题

这里的组合问题元素无重不可复选

java 复制代码

class Solution {

    List<List<Integer>> res = new LinkedList<>();
    // 记录回溯算法的递归路径
    LinkedList<Integer> track = new LinkedList<>();

    // 主函数
    public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
        backtrack(1, n, k);
        return res;
    }

    void backtrack(int start, int n, int k) {
        // base case
        if (k == track.size()) {
            // 遍历到了第 k 层，收集当前节点的值
            res.add(new LinkedList<>(track));
            return;
        }
        
        // 回溯算法标准框架
        for (int i = start; i <= n; i++) {
            // 选择
            track.addLast(i);
            // 通过 start 参数控制树枝的遍历，避免产生重复的子集
            backtrack(i + 1, n, k);
            // 撤销选择
            track.removeLast();
        }
    }
}

回溯算法解决排列问题

java 复制代码

class Solution {

    List<List<Integer>> res = new LinkedList<>();
    // 记录回溯算法的递归路径
    LinkedList<Integer> track = new LinkedList<>();
    // track 中的元素会被标记为 true
    boolean[] used;

    /* 主函数，输入一组不重复的数字，返回它们的全排列 */
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        used = new boolean[nums.length];
        backtrack(nums);
        return res;
    }

    // 回溯算法核心函数
    void backtrack(int[] nums) {
        // base case，到达叶子节点
        if (track.size() == nums.length) {
            // 收集叶子节点上的值
            res.add(new LinkedList(track));
            return;
        }

        // 回溯算法标准框架
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 已经存在 track 中的元素，不能重复选择
            if (used[i]) {
                continue;
            }
            // 做选择
            used[i] = true;
            track.addLast(nums[i]);
            // 进入下一层回溯树
            backtrack(nums);
            // 取消选择
            track.removeLast();
            used[i] = false;
        }
    }
}

总结

回溯算法就是个多叉树的遍历问题，关键就是在前序遍历和后序遍历的位置做一些操作，算法框架如下：

python 复制代码

def backtrack(...):
    for 选择 in 选择列表:
        做选择
        backtrack(...)
        撤销选择

写 backtrack 函数时，需要维护走过的「路径」和当前可以做的「选择列表」，当触发「结束条件」时，将「路径」记入结果集。