算法設計思想之“回溯算法”

• 回溯算法是什么？
• 什么問題適合用回溯算法解決？
• 適合回溯算法解決的問題
• 全排列
• LeetCode：46.全排列
• LeetCode：78.子集
• 思考題
• 回顧

回溯算法是什么？

回溯算法是算法設計中的一種方法
回溯算法是一種漸進式尋找并構建問題解決方式的策略
回溯算法會先從一個可能的動作開始解決問題，如果不行，就回溯并選擇另一個動作，直到問題解決
有點類似鬼吹燈之尋龍訣，探險會碰到很多路，只能一條條試，不通就返回選擇另一條路

什么問題適合用回溯算法解決？

有很多路
這些路里，有死路，也有出路
通常需要遞歸來模擬所有的路

適合回溯算法解決的問題

全排列
子集

全排列

用遞歸模擬出所有情況
遇到包含重復元素的情況，就回溯
收集所有到達遞歸終點的情況，并返回

LeetCode：46.全排列

解題思路
要求：1、所有排列情況；2、沒有重復元素
有出路、有死路
考慮使用回溯算法
解題步驟
用遞歸模擬出所有情況
遇到包含重復元素的情況，就回溯
收集所有到達遞歸終點的情況，并返回

時間復雜度：O(n!),n!=123*…*(n-1)*n
空間復雜度：O(n)

LeetCode：78.子集

解題思路
要求：1、所有子集；2、沒有重復元素
有出路、有死路
考慮使用回溯算法
解題步驟
用遞歸模擬出所有情況
保證接的數字都是后面的數字
收集所有到達遞歸終點的情況，并返回

時間復雜度：O(2^N),因為每個元素都有兩種可能（存在或不存在）
空間復雜度：O(N)

思考題

1、說出回溯算法的套路步驟。
2、用回溯算法的套路步驟，描述走迷宮的過程，無需Coding。

回顧

數據結構：棧、隊列、鏈表、集合、字典、樹、圖、堆
算法：鏈表/樹/圖的遍歷、數組的排序和搜索…
算法設計思想：分而治之、動態規劃、貪心。回溯
重點難點
數據結構：所有數據結構都很重要，跟前端最相關的是鏈表和樹
算法：鏈表/樹/圖的遍歷、數組的排序和搜索…
設計思想：分而治之、動態規劃較常考，貪心、回溯次之
經驗心得
搞清楚數據結構與算法的特點和應用場景
用JS實現一遍，最好能用第二第三語言再實現一遍
學會分析時間/空間復雜度
提煉前端和算法的結合點，用于工作實戰
拓展建議
多刷題，最好能保證300道以上
多總結各種套路、模板
多閱讀源碼，比如React、Lodash、V8
多實戰，將數據結構與算法用于工作

總結

以上是生活随笔為你收集整理的（十五）算法设计思想之“回溯算法”的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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