hello-algo/docs/chapter_backtracking/summary.md

comments
true

13.5   小结

1.   重点回顾

• 回溯算法本质是穷举法，通过对解空间进行深度优先遍历来寻找符合条件的解。在搜索过程中，遇到满足条件的解则记录，直至找到所有解或遍历完成后结束。
• 回溯算法的搜索过程包括尝试与回退两个部分。它通过深度优先搜索来尝试各种选择，当遇到不满足约束条件的情况时，则撤销上一步的选择，退回到之前的状态，并继续尝试其他选择。尝试与回退是两个方向相反的操作。
• 回溯问题通常包含多个约束条件，它们可用于实现剪枝操作。剪枝可以提前结束不必要的搜索分支，大幅提升搜索效率。
• 回溯算法主要可用于解决搜索问题和约束满足问题。组合优化问题虽然可以用回溯算法解决，但往往存在更高效率或更好效果的解法。
• 全排列问题旨在搜索给定集合的所有可能的排列。我们借助一个数组来记录每个元素是否被选择，剪枝掉重复选择同一元素的搜索分支，确保每个元素只被选择一次。
• 在全排列问题中，如果集合中存在重复元素，则最终结果会出现重复排列。我们需要约束相等元素在每轮中只能被选择一次，这通常借助一个哈希表来实现。
• 子集和问题的目标是在给定集合中找到和为目标值的所有子集。集合不区分元素顺序，而搜索过程会输出所有顺序的结果，产生重复子集。我们在回溯前将数据进行排序，并设置一个变量来指示每一轮的遍历起点，从而将生成重复子集的搜索分支进行剪枝。
• 对于子集和问题，数组中的相等元素会产生重复集合。我们利用数组已排序的前置条件，通过判断相邻元素是否相等实现剪枝，从而确保相等元素在每轮中只能被选中一次。
• n 皇后旨在寻找将 n 个皇后放置到 n \times n 尺寸棋盘上的方案，要求所有皇后两两之间无法攻击对方。该问题的约束条件有行约束、列约束、主对角线和副对角线约束。为满足行约束，我们采用按行放置的策略，保证每一行放置一个皇后。
• 列约束和对角线约束的处理方式类似。对于列约束，我们利用一个数组来记录每一列是否有皇后，从而指示选中的格子是否合法。对于对角线约束，我们借助两个数组来分别记录该主、副对角线是否存在皇后；难点在于找处在到同一主（副）对角线上格子满足的行列索引规律。

2.   Q & A

!!! question "怎么理解回溯和递归的关系？"

总的来看，回溯是一种“算法策略”，而递归更像是一个“工具”。

- 回溯算法通常基于递归实现。然而，回溯是递归的应用场景之一，是递归在搜索问题中的应用。
- 递归的结构体现了“子问题分解”的解题范式，常用于解决分治、回溯、动态规划（记忆化递归）等问题。