概念
回溯本质上也属于一种暴力枚举，但它比纯暴力更高效，因为它会剪枝，即提前终止不可能的路径。
专门用于枚举所有可能的组合（或排列、子集）。
局限性：时间复杂度为2n，大规模的问题则需要使用动态规划、贪心算法。
每次循环都是一次选择，主体使用的是递归的方式，自己调用自己，递归以后全部结果覆盖所有可能，维护成最终最合适的结果，它能够覆盖全部组合，但通常会剪枝，这个操作生效在在当前路径继续深入将不再有更优解的情况，避免无效递归。
回溯的三要素
回溯的三个要素可以归纳为循环、递归、剪枝，但这不是一个硬性规定，根据实情来使用
循环：用于遍历当前路径所有选择。
递归：深入探索一个允许的选择。
剪枝：后续将无满足可能，提前终止。
回溯的概念图
以下是回溯的概念图，只包含循环和递归，
是我对回溯的一种原始的演示，剪枝是灵活添加的做法。
更加细节地注释：
整体大概的路径轨迹会是这样一个图样：
总之：这呈现了回溯算法的实现结构，可以直观看出它覆盖了所有可能的组合。
【另外】如果需求是 排列(顺序不同则异)而非组合(不看顺序)，则通过添加一些逻辑也可以实现。
通过前面的图例，大家应该可以感受到，回溯算法能够实现枚举覆盖所有可能的组合 。
回溯算法的结构
那么，回溯算法的代码怎么写？其实很清晰
声明一个backtrack回溯函数，其内部逻辑如下：
1.首先是剪枝逻辑，满足条件则剪枝，即return，不再执行后续路径的生成，
2.路径选择逻辑，通过循环来实现，每次循环都是基于本路径进行新分支（通常称选择），选择方式为：嵌套调用函数自身，传入i+1、当前累积数据。
【解释】：
i+1：下次将从当前索引的后一个开始选择；
当前累计数据：当前路径的值。
function xxXxxx(){
// ...
function backtrack(start,currentSum){
// 剪枝逻辑
if( 条件符合 ){
// 进行某些更新
return; // 剪枝
}
// 选择逻辑
for(let i = start ; i < len ; i ++){
backtrack(i+1,currenttSum); // 下次选择从当前项的后一项开始
}
}
// ...
}
那么，回溯为什么叫回溯呢？
回溯 = 试错 + 回退 + 剪枝，名字来源于"走不通就退回去，换条路再走"
回溯算法的核心是：
- 深度优先搜索（DFS） ：通常沿着一条路径深入到底，再回退。
回溯函数内部的执行顺序
这里需要提出来：如果for()循环中的代码是同步的，则会等待代码执行完毕再进入下一个循环，所以回溯算法实际上就是一条路先走到底，走完了再看另一条路，这样形成的，当然，符合我们直观理解的，则是把整个图拿出来，看每一级调用，代表n个元素的组合这样，但其实际的执行顺序我们有必要清楚。
也就是，回溯算法首先形成一完整的条路，再形成下一条完整的路，每条路从根到任意节点为一个组合，所有路形成后，覆盖所有可能的组合。
- 递归 + 状态撤销：通过递归实现前进，通过撤销选择实现回退。
就拿京东秋招的这道题来讲：最低金额使用代金券 刚下班，领了京东秒购的麦某劳优惠券，想去买汉堡，优惠券最低使用金额是X元，以不点重复的汉堡为前提，我想要以最低的价格使用到优惠券，会提供两行数据，第一行是优惠券最低使用金额X，第二行是一个数组，里面的每个值都表示汉堡的某个价格，请返回最低需要花费多少能够使用到优惠券。
这是一个背包问题的变种，可以使用动归+贪心，也可以使用回溯(较基础)。
function minCostToUseCoupon(X,prices){
prices.sort((a,b)=>{ return a - b; });
let minCost = Infinity;
// 回溯函数
function backtrack(start,currentSum){
// 剪枝逻辑
if(currentSum >= X){
minCost = Math.min(minCost,currentSum);
return;
}
// 选择逻辑
for(let i = start ; i < prices.length ; i++){
backtrack(i+1,currentSum + prices[i]);
}
}
backtrack(0,0); // 从0号索引开始，初始和为0，调用回溯函数
// 如果没有符合条件的组合则返回-1，有则返回minCost
return minCost === Infinty ? -1 : minCost;
}
这里最后一行通过数据是否被改变判断是否有符合的组合，也是初学时比较常见的做法。
那么到这里，从概念——>结构——>直观理解——>回溯的调用执行路径(初学者小细节须知：for循环会等待同步代码再进入下一个循环——>大厂笔试真题练习，可谓是良苦用心，直观又带练。
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