LeetCode-回溯算法篇

思路：

解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程。你只需要思考 3 个问题：
1、路径：也就是已经做出的选择。
2、选择列表：也就是你当前可以做的选择。
3、结束条件：也就是到达决策树底层，无法再做选择的条件。

回溯算法的框架：

result = []
def backtrack(路径, 选择列表):
    if 满足结束条件:
        result.add(路径)
        return

    for 选择 in 选择列表:
        做选择
        backtrack(路径, 选择列表)
        撤销选择

其核心就是 for 循环里面的递归，在递归调用之前「做选择」，在递归调用之后「撤销选择」

全排列问题

题目描述
给定一个 没有重复 数字的序列，返回其所有可能的全排列。

代码题解：

class Solution {
    List<List<Integer>> res = new LinkedList<>();
    public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        LinkedList<Integer> track = new LinkedList<Integer>();
        backTrack(nums,track);
        return res;
    }
    
// 路径：记录在 track 中
// 选择列表：nums 中不存在于 track 的那些元素
// 结束条件：nums 中的元素全都在 track 中出现
    void backTrack(int[] nums,LinkedList<Integer> track) {
        // 结束条件
        if(track.size() == nums.length) {
            res.add(new LinkedList(track));
            return;
        }
        for(int i=0;i<nums.length;i++) {
            //遍历选择条件列表
            if(track.contains(nums[i])) {
                continue;
            }
            // 做选择
            track.add(nums[i]);
            // 进入下一层决策树
            backTrack(nums,track);
            // 撤销选择
            track.remove(track.size() -1);
        }
    }
}

LeetCode-回溯算法篇

原文：https://www.cnblogs.com/RealGang/p/14584064.html