回溯算法
背景
回溯法(backtrack)常用于遍历列表所有子集,是 DFS 深度搜索一种,一般用于全排列,穷尽所有可能,遍历的过程实际上是一个决策树的遍历过程。时间复杂度一般 O(N!),它不像动态规划存在重叠子问题可以优化,回溯算法就是纯暴力穷举,复杂度一般都很高。
模板
result = []
func backtrack(选择列表,路径):
if 满足结束条件:
result.add(路径)
return
for 选择 in 选择列表:
做选择
backtrack(选择列表,路径)
撤销选择核心就是从选择列表里做一个选择,然后一直递归往下搜索答案,如果遇到路径不通,就返回来撤销这次选择。
常见例题
集合类
子集
给你一个整数数组
nums,数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集(幂集)。
子集 II
给定一个可能包含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。说明:解集不能包含重复的子集。
排列类
全排列
给定一个 没有重复 数字的序列,返回其所有可能的全排列。
思路:需要记录已经选择过的元素,满足条件的结果才进行返回。这里要注意在做选择时记录,回溯时撤销。
全排列 II
给定一个可包含重复数字的序列,返回所有不重复的全排列。
组合类
组合总和
给定一个无重复元素的数组
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中的数字可以无限制重复被选取。说明:
所有数字(包括
target)都是正整数。解集不能包含重复的组合。
电话号码的字母组合
给定一个仅包含数字
2-9的字符串,返回所有它能表示的字母组合。答案可以按 任意顺序 返回。数字到字母的映射与电话按键相同
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