递归与回溯4：一文彻底理解回溯_递归和回溯

1.回溯大白话

关于回溯，先用大白话说几个结论：

1.回溯能干什么？

主要解决那些暴力枚举也无法解决的问题。

2.回溯与递归是什么关系？

回溯是递归的纵横拓展，主要是递归（纵）+局部暴力枚举（横）。所以你可以从递归和暴力两个方面来拆解回溯问题。

3.回溯的关键在于“回”上，也就是要撤销，为什么要撤销？

因为回溯本质上仍然是枚举，你不喜欢她的前任，你要将她前任的所有东西都仍然，然后才愿意重新开始！就这么回事。

4.回溯经常看到“剪枝”，什么是剪枝，为什么要剪枝？

剪枝就是去掉那些不必要的递归，从而提高执行效率。假如有五个男孩子都和一个女生说要厮守终生。她会和这五个人都先过一辈子再确定谁会真正做到吗？当然不会。而是会先思考一下，有一个可能导出勾勾搭搭，那她可以认为这个人只是一时兴起，剪掉！有一个可能太窝囊了，什么都不会，那她可以认为和他在一起会非常累，剪掉！有一个长得太对不起祖宗，可能会影响下一代，剪掉！最后就剩下两个，再进一步考虑！这就是剪枝！

5.回溯问题很典型吗？

非常典型，主要是组合、分割、子集、排列，棋盘等以及拓展。

组合问题:N个数里面按一定规则找出k个数的集合

切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式

子集问题:一个N个数的集合里有多少符合条件的子集

排列问题:N个数按一定规则全排列，有几种排列方式 棋

盘问题:N皇后，解数独等等。

6.回溯代码有模板吗？

有！基本模板是：

    void backtracking(参数) {
        if (终止条件) {
            存放结果;
            return;
        }
        for (选择本层集合中元素（画成树，就是树节点孩子的大小）){
            处理节点;
            backtracking();
            回溯，撤销处理结果;
        }
    }

7.上面的模板中本层集合元素是怎么确定的？怎么画成树？

大部分回溯问题的集合与如下的结构类似，而确定集合元素就是枚举任一元素的所有可能，有几种可能，就对应第二层就有几个结点。

看完之后是不是感觉没有想象中那么难了？ 

2.从N叉树开始聊回溯

我们知道在二叉树中，按照前序遍历的过程如下所示：

public static void treeDFS(TreeNode root) {
    if (root == null)
        return;
    System.out.println(root.val);
    treeDFS(root.left);
    treeDFS(root.right);
}

假如我现在是一个三叉、四叉甚至N叉树该怎么办呢？很显然这时候就不能用left和right来表示分支了，使用一个List比较好，也就是大致这样来遍历;

public static void treeDFS(TreeNode root) {
    //递归必须要有终止条件
    if (root == null)
        return;
    System.out.println(root.val);
 
    //通过循环，分别遍历N个子树
    for (int i = 1; i <= N; i++) {
        //2，一些操作，可有可无，视情况而定
 
        treeDFS("第i个子节点");
 
        //3，一些操作，可有可无，视情况而定
    }
}

到这里，你有没有发现和刚刚说的回溯的模板非常像了？是的！基本框架非常像。

这里的参数和某些代码的含义等暂且不提，只是先告诉自己，回溯的框架就是遍历N叉树。

3.为什么有的问题暴力搜索也不行了？

我们前面说回溯主要解决一些暴力枚举也无法解决的问题，什么问题这么神奇，暴力都无法解决呢？看个例子：

LeetCode77 ：给定两个整数 n 和 k，返回 1 ... n 中所有可能的 k 个数的组合。例如，输入n=4，k=2，则输出：

[
[2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4]
]

如果让我们说过程，就是这样：n=4，那就是所有的数字为{1,2,3,4}

1. 先取一个1，则有[1,2]，[1,3]，[1,4]三种可能。
2. 然后取一个2，因为1已经取过了，所以不再取，则有[2,3]，[2,4]两种可能。
3. 再取一个3，因为1和2都取过了，所以不再取，则有[3,4]一种可能。
4. 再取4，因为1，2，3都已经取过了，所以直接返回null。

这就是我们思考该问题的基本过程，写成代码也很容易，双层循环轻松搞定：

 int n = 4;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
                System.out.println(i + " " + j);
            }
        }

假如n和k都变大，比如n是200，k是3呢？也可以，三层循环基本搞定：

 int n = 200;
  for (int i = 1; i <= n; i++) {
       for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
            for (int u = j + 1; u <= n; n++) {
               System.out.println(i + " " + j + " " + u);
             
        }
   }

如何这里的K是5呢？甚至是50呢？你需要套多少层循环？甚至告诉你K就是一个未知的正整数k，你怎么写循环呢？是不是发现这时候已经无能为例了？所以暴力搜索就不行了。

这种类型的问题就要考虑使用回溯了，这就是组合问题，除此之外子集、排列、切割、棋盘等方面都有类似的问题。

4 回溯=递归+局部暴力枚举

前面说回溯就是对递归进行纵横拓展，纵向就是递归，用来解决多层嵌套问题，因此有for有几层嵌套，递归就有几层，在这里就是K是多少就多少次递归。横向就是枚举每个点都有的情况。

这句话仍然抽象，我们图示一下上面我们自己枚举时的过程。

 n=4时，我们可以选择的n有 {1,2,3,4}这四种情况，所以我们从第一层到第二层的分支有四个，分别表示可以取1，2，3，4。而且这里 从左向右取数，取过的数，不在重复取。 第一次取1，集合变为2，3，4 ，因为k为2，我们只需要再取一个数就可以了，分别取2，3，4，得到集合[1,2] [1,3] [1,4]，以此类推。

每次从集合中选取元素，可选择的范围随着选择的进行而收缩，调整可选择的范围。到了取4时就直接为空了。

那么如何在这个树上遍历，然后收集到我们要的结果集呢? 很显然图中每次搜索到了叶子节点，我们就找到了一个结果。虽然最后一个是空，但是不影响结果。这里相当于只需要把从根节点开始每次选择的内容（分支）达到叶子节点时的结果收集起来，就可以求得 n个数中k个数的组合集合。

从图中可以发现n相当于树的宽度，k相当于树的深度。这里我们就将回溯模型与N叉树建立了联系。

当然这里的树和我们理解的N叉树还有有些区别的，每个元素节点的值不一定是一个。所以递归的完整代码就是如下：

    public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<>();
        if (k <= 0 || n < k) {
            return res;
        }
//        用户返回结果
        Deque<Integer> path = new ArrayDeque<>();
        dfs(n, k, 1, path, res);
        return res;
    }
 
    public void dfs(int n, int k, int startIndex, Deque<Integer> path, List<List<Integer>> res) {
        // 递归终止条件是：path 的长度等于 k
        if (path.size() == k) {
            res.add(new ArrayList<>(path));
            return;
        }
 
        // 针对一个结点，遍历可能的搜索起点，其实就是枚举
        for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
            // 向路径变量里添加一个数，就是上图中的一个树枝的值
            path.addLast(i);
            // 搜索起点要加1是为了缩小范围，下一轮递归做准备，因为不允许出现重复的元素
            dfs(n, k, i + 1, path, res);
            // 递归之后需要做相同操作的逆向操作,具体后面继续解释
            path.removeLast();
        }
    }

这段代码的框架就是遍历N叉树，有两个地方可能比较难理解：

1.startIndex和i是怎么变化的，为什么传给下一层是要加1。

2.后面为什么会有一个回溯的操作 path.removeLast();

我们一个个解释。

4.1深入分析startIndex的变化

我们可以看到在递归里有个循环

 for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
    dfs(n,k,i+1,path,res);
}

这里的循环有什么作用呢？看一下图就知道了，这里其实就是枚举，第一次n=4，可以选择1 ，2，3，4四种情况，所以就有四个分支，for循环就会执行四次：

 而对于第二层第一个，选择了1之后，剩下的元素只有2 ，3， 4了，所以这时候for循环就执行3。后面的则只有2次和1次。

那这里为什么第二层的结点数从左向右依次减少，到最后只剩空了呢？这里其实就是我们上面说的暴力过程的前半部分：

如果让我们说过程，就是这样：n=4，那就是所有的数字为{1,2,3,4}

1. 先取一个1，则有[1,2]，[1,3]，[1,4]三种可能。
2. 然后取一个2，因为1已经取过了，所以不再取，则有[2,3]，[2,4]两种可能。
3. 再取一个3，因为1和2都取过了，所以不再取，则有[3,4]一种可能。
4. 再取4，因为1，2，3都已经取过了，所以直接返回null。

所以说这个for循环解决的就是“横”向宽度的问题。

4.2 为什么有个撤销的操作

回溯最难理解的部分是这个回溯过程：

  path.addLast(i);
  dfs(n, k, i + 1, path, res);
  path.removeLast();

最后为什么要remove这个撤销操作呢？直接说原因，就是当从一个分支跳到另一个分支的时候，如果不把前一个分支的数据给移除掉，那么list就会把前一个分支的数据带到下一个分支去，造成结果错误。具体怎么回事呢？我们可以对照结构图， 用我们拆解递归的方法，将递归拆分成函数调用，会发现输出第一条路径{1,2}的步骤如下如下：：

对应的函数执行过程如下

 然后呢？{1,2}输出 之后会怎么执行呢？回归之后，假如我们将remove代码去掉，也就是这样子：

 注意上面的4号位置结束之后会让让一层递归执行for循环体，也就是上面的5。进入5之后，接着开始执行第6步：path.addLast(i)了，此时path的大小是3，元素是{1,2,3}，为什么会这样呢？

因为path是一个全局的引用，各个递归函数公用的，所以当{1,2}处理完之后，2污染了path变量。我们希望将1保留而将最后一个2给干掉，然后让3进来，所以这时候需要手动remove一下。

同样3处理完之后，我们也不希望3污染接下来的{1,4}，1全部走完之后也不希望1污染接下来的{2,3}等等，这就是为什么回溯里会在递归之后有一个remove撤销操作。