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Hope is a good thing, maybe the best of things. And no good thing ever dies.
前言
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.
五大常用算法，包含 分治算法、动态规划算法、贪心算法、回溯法、分治界限法。
其实在我们日常的开发工作中，这些算法的思想我们都会用到，可能是我们没有完整的了解过他们的概念，以至于讲起来的时候会觉得陌生，其实我自己就是这样的...
今天就来简单的学习一下什么是回溯法。
什么是回溯法
回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。
回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。
当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。
许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。
回溯法的过程
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针对所给问题，定义问题的解空间，它至少包含问题的一个（最优）解。
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确定易于搜索的解空间结构,使得能用回溯法方便地搜索整个解空间 。
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以深度优先的方式搜索解空间，并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。
例如我之前学到的一个算法题：# 算法：复原 IP 地址 其实我们在递归字符串的过程中，就是为了找到符合有效IP的最优解的过程。我们会从头开始，去遍历字符串，我们要根据要求设置结束条件和退出条件，然后依次去递归我们的字符串，直到拿到最后的正确结果。
// 递归函数
const dfs = (s, segId, segStart) => {
// 退出条件
if (segId === SEG_COUNT) {
if (segStart === s.length) {
ans.push(segments.join('.'));
}
return;
}
// 结束条件，如果还没有找到 4 段 IP 地址就已经遍历完了字符串，提前回溯
if (segStart === s.length) {
return;
}
// 剪枝策略， 由于不能有前导零，如果当前数字为 0，那么这一段 IP 地址只能为 0
if (s.charAt(segStart) === '0') {
segments[segId] = 0;
dfs(s, segId + 1, segStart + 1);
}
// 枚举每一种可能性并递归
let addr = 0;
for (let segEnd = segStart; segEnd < s.length; ++segEnd) {
addr = addr * 10 + (s.charAt(segEnd) - '0');
if (addr > 0 && addr <= 0xFF) {
segments[segId] = addr;
dfs(s, segId + 1, segEnd + 1);
} else {
break;
}
}
}
回溯法的基本思想
从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
回溯算法说白了就是穷举法。不过回溯算法使用剪枝函数，剪去一些不可能到达 最终状态（即答案状态）的节点，从而减少状态空间树节点的生成。
回溯法中的「剪枝」
所谓优化剪枝策略，就是判断当前的分支树是否符合问题的条件，如果当前分支树不符合条件，那么就不再遍历这个分支里的所有路径。
回溯法的场景
经典的回溯法问题：
附：
结语
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