• 回溯算法是算法设计中的一种
• 回溯算法是一种渐进式寻找并构建问题解决方式的策略
• 回溯算法会先从一个可能的动作开始解决问题，如果不行，就回溯并选择另一个动作，直到将问题解决
• 使用场景
  • 有很多路
  • 在这些路中，有死路和出路
  • 通常需要递归来模拟所有的路

leetcode 46: 全排列

• 解题思路
  • 要求：1所有排列情况； 2没有重复元素
  • 有出路有死路
  • 使用回溯算法
• 解题步骤
  • 用递归模拟出所有情况
  • 遇到包含重复元素的情况，就回溯
  • 收集所有到达递归终点的情况，并返回

code

// 时间复杂度O(n!) n的阶乘
var permute = function(nums) {
	const res = []
	const backtrack = (path) => {
		if (path.length === nums.length) {
			res.push(path)
			return 
		}
		nums.forEach(n => {
			if (path.includes(n)) return // 死路：包含元素
			backtrack(path.concat(n))
		})
	}
	backtrack([])
}

leetcode78:子集

• 解题思路
  • 要求：1所有子集； 2没有重复元素
  • 有出路有死路
  • 使用回溯算法
• 解题步骤
  • 用递归模拟出所有情况
  • 保证接的数字都是后面的数字
  • 收集所有到达递归终点的情况，并返回

code

// 时间复杂度O(2^N)  空间复杂度O(N)
var subsets = function(nums) {
	const res = []
	const backtrack = (path, l, start) => {
		if (path.length === l) {
			res.push(path)
			return
		}
		for (let j = start; j < nums.length; j++) {
			backtrack(path.concat(nums[j]), l, j + 1)
		}
	}
	for (let i = 0; i <= nums.length; i++) {
		backtrack([], i, 0)
	}
	return res
}