• 回溯算法是算法设计中的一种
  • 回溯算法是一种渐进式寻找并构建问题解决方式的策略
  • 回溯算法会先从一个可能的动作开始解决问题,如果不行,就回溯并选择另一个动作,直到将问题解决
  • 使用场景
    • 有很多路
    • 在这些路中,有死路和出路
    • 通常需要递归来模拟所有的路

leetcode 46: 全排列

  • 解题思路

    • 要求:1所有排列情况; 2没有重复元素
    • 有出路有死路
    • 使用回溯算法
  • 解题步骤
    • 用递归模拟出所有情况
    • 遇到包含重复元素的情况,就回溯
    • 收集所有到达递归终点的情况,并返回

code

// 时间复杂度O(n!) n的阶乘
var permute = function(nums) {const res = []const backtrack = (path) => {if (path.length === nums.length) {res.push(path)return }nums.forEach(n => {if (path.includes(n)) return // 死路:包含元素backtrack(path.concat(n))})}backtrack([])
}

leetcode78:子集

  • 解题思路

    • 要求:1所有子集; 2没有重复元素
    • 有出路有死路
    • 使用回溯算法
  • 解题步骤
    • 用递归模拟出所有情况
    • 保证接的数字都是后面的数字
    • 收集所有到达递归终点的情况,并返回

code

// 时间复杂度O(2^N)  空间复杂度O(N)
var subsets = function(nums) {const res = []const backtrack = (path, l, start) => {if (path.length === l) {res.push(path)return}for (let j = start; j < nums.length; j++) {backtrack(path.concat(nums[j]), l, j + 1)}}for (let i = 0; i <= nums.length; i++) {backtrack([], i, 0)}return res
}

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