食用指南：本文为作者刷题中认为有必要记录的题目
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目录
什么是回溯法？
回溯法用在何处？
回溯法的理解
🌸一、组合
💮二、组合总和
🌺三、组合总和II
什么是回溯法？
回溯法的实现方式是通过递归函数来实现的，每次递归时都会考虑一种可能的解，并判断这种解是否符合要求。如果符合要求，就返回这个解；如果不符合要求，就回溯到上一步，尝试另一种可能的解。回溯算法常用于求解组合、排列、子集等问题，例如八皇后问题、数独等。回溯算法的时间复杂度通常比较高，因为需要枚举所有可能的解，所以在实际应用中需要考虑优化算法。
回溯法用在何处？
回溯法通常用于解决以下问题：
1. 生成所有的排列或组合。
2. 解决搜索问题，如迷宫问题、数独问题、八皇后问题等。
3. 解决决策问题，如0-1背包问题、旅行商问题等。
4. 解决图论问题，如最小生成树问题、哈密尔顿回路问题等。
在这些问题中，回溯法一般通过深度优先搜索的方式遍历所有的可能性，直到找到符合条件的解或搜索到所有可能性。
回溯法的理解
本文参考了一位大佬的题解，详细的介绍了回溯法：链接
记住一句话：for循环横向遍历，递归纵向遍历，回溯不断调整结果集。 这句话将从始至终贯穿我们对于以上问题的回溯解决办法。
🌸一、组合
题目链接：77. 组合
题目描述：
给定两个整数
n和k，返回范围[1, n]中所有可能的k个数的组合。你可以按 任何顺序 返回答案。
示例 1：
输入：n = 4, k = 2 输出： [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ]
示例 2：
输入：n = 1, k = 1 输出：[[1]]
提示：
1 <= n <= 201 <= k <= n
本题思路：
采用经典的“回溯三部曲”：
1、定义两个全局变量，一个用来存放符合条件单一结果（path），一个用来存放符合条件结果的集合（result）。注意要记得用一个变量来记录遍历的位置。
2、回溯的主体，回溯终止条件。path保存一组数据，每次遍历到叶子节点，再插入到result中，并且回溯到上一个节点。
3、单层搜索的过程。for循环用来横向遍历，递归的过程是纵向遍历。
一图流：（以n=4,k=3为例）
class Solution {
public:
vector<vector<int>> rtu;
vector<int> path;
void backtrack(int n,int k,int index)
{
if(path.size()==k)//结束条件
{
rtu.push_back(path);
return;
}
for(int i=index;i<=n;i++)//横向遍历
{
path.push_back(i);
backtrack(n,k,i+1);//纵向递归
path.pop_back();//回溯
}
}
public:
vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
backtrack(n,k,1);
return rtu;
}
};加入剪枝优化：
class Solution {
public:
vector<vector<int>> rtu;
vector<int> path;
void backtrack(int n,int k,int index)
{
if(path.size()==k)//结束条件
{
rtu.push_back(path);
return;
}
for(int i=index;i<=n-(k-path.size())+1;i++)//横向遍历
{
path.push_back(i);
backtrack(n,k,i+1);//纵向递归
path.pop_back();//回溯
}
}
public:
vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
backtrack(n,k,1);
return rtu;
}
};
💮二、组合总和
题目链接：39. 组合总和
题目描述：
给你一个 无重复元素 的整数数组
candidates和一个目标整数target，找出candidates中可以使数字和为目标数target的 所有 不同组合 ，并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些组合。
candidates中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。对于给定的输入，保证和为
target的不同组合数少于150个。
示例 1：
输入：candidates = [2,3,6,7], target = 7 输出：[[2,2,3],[7]] 解释： 2 和 3 可以形成一组候选，2 + 2 + 3 = 7 。注意 2 可以使用多次。 7 也是一个候选， 7 = 7 。 仅有这两种组合。
示例 2：
输入: candidates = [2,3,5], target = 8 输出: [[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]
示例 3：
输入: candidates = [2], target = 1 输出: [] 提示：
1 <= candidates.length <= 302 <= candidates[i] <= 40-
candidates的所有元素 互不相同 1 <= target <= 40
本题思路：
同样采用经典的“回溯三部曲”，但是做了些许改变。相较于上一题，在这里不需要对于index进行+1操作，跳出循环条件改为对target的两次判断。增加一个变量用于记录总和。
class Solution {
public:
vector<int> path;
vector<vector<int>> rtu;
void backtrack(vector<int>& candidates,int target,int index,int sum)
{
if(target==sum)
{
rtu.push_back(path);
return;
}
if(sum>target)
{
return;
}
for(int i=index;i<candidates.size();i++)
{
sum+=candidates[i];
path.push_back(candidates[i]);
backtrack(candidates,target,i,sum);
path.pop_back();
sum-=candidates[i];
}
}
public:
vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {
rtu.clear();
path.clear();
backtrack(candidates,target,0,0);
return rtu;
}
};
加入剪枝优化：
class Solution {
public:
vector<int> path;
vector<vector<int>> rtu;
void backtrack(vector<int>& candidates,int target,int index,int sum)
{
if(target==sum)
{
rtu.push_back(path);
return;
}
if(sum>target)
{
return;
}
for(int i=index;i<candidates.size()&&sum + candidates[i] <= target;i++)
{
sum+=candidates[i];
path.push_back(candidates[i]);
backtrack(candidates,target,i,sum);
path.pop_back();
sum-=candidates[i];
}
}
public:
vector<vector<int>> combinationSum(vector<int>& candidates, int target) {
rtu.clear();
path.clear();
sort(candidates.begin(),candidates.end());
backtrack(candidates,target,0,0);
return rtu;
}
};
🌺三、组合总和II
题目链接：40. 组合总和 II
题目描述：
给定一个候选人编号的集合
candidates和一个目标数target，找出candidates中所有可以使数字和为target的组合。
candidates中的每个数字在每个组合中只能使用 一次 。注意：解集不能包含重复的组合。
示例 1:
输入: candidates = [10,1,2,7,6,1,5], target = 8
输出:
[
[1,1,6],
[1,2,5],
[1,7],
[2,6]
]
示例 2:
输入: candidates = [2,5,2,1,2], target = 5 输出: [ [1,2,2], [5] ]
提示:
1 <= candidates.length <= 1001 <= candidates[i] <= 501 <= target <= 30
本题思路：
这里相较于上一题主要的变动为去重的操作：
如果candidates[i] == candidates[i - 1] 并且 used[i - 1] == false，就说明：前一个树枝，使用了candidates[i - 1]，也就是说同一树层使用过candidates[i - 1]。基于以上再加入剪枝操作就可以完成去重的操作了！与此相对的还要对for循环加入continue操作。
class Solution {
public:
vector<int> path;
vector<vector<int>> rtu;
void backtrack(vector<int>& candidates, int target,int num,int index,vector<bool>& used)
{
if(target==num)
{
rtu.push_back(path);
return;
}
for(int i=index;i<candidates.size()&&num+candidates[i]<=target;i++)
{
if(i>0&&candidates[i]==candidates[i-1]&&used[i-1]==false)
continue;
num+=candidates[i];
path.push_back(candidates[i]);
used[i]=1;
backtrack(candidates,target,num,i+1,used);
num-=candidates[i];
path.pop_back();
used[i]=0;
}
}
public:
vector<vector<int>> combinationSum2(vector<int>& candidates, int target) {
vector<bool> used(candidates.size(), false);
path.clear();
rtu.clear();
sort(candidates.begin(),candidates.end());
backtrack(candidates,target,0,0,used);
return rtu;
}
};
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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-731745.html
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