回溯算法

• 回溯算法是算法设计中的方法
• 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，知道将问题解决

使用场景

• 有很多路
• 这些路里，有死路，也有出路
• 通常需要递归来模拟所有的路

全排列

• 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

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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
• 考虑使用回溯算法
• 用递归模拟所有情况
• 遇到包含重复元素的情况，就回溯
• 收集索引到达递归重点的情况，并返回

/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number[][]}
 */
var permute = function(nums) {
    const res = [];
    const back = (path) => {
        if(path?.length === nums.length) {
            res.push(path);
            return;
        }
        nums?.forEach(item => {
            if(path?.includes(item)) { return;}
            back(path.concat(item))
        })
    }
    back([])
    return res;
};

78. 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
• 考虑使用回溯算法
• 用递归模拟所有情况
• 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

/**
 * @param {number[]} nums
 * @return {number[][]}
 */
var subsets = function(nums) {
 const res = [];
    const back = (path,l, start) => {
        if(path.length === l) {
            res.push(path);
            return;
        }
        for(let i = start;i < nums.length; i++) {
            back(path.concat(nums[i]), l, i + 1)
        }
    }
    for(let i = 0; i <= nums.length; i++) {
        back([],i,0)
    }
    return res;
};