代码随想录回溯部分二刷总结

模板

void backtracking(参数) {
    if (终止条件) {
        存放结果;
        return;
    }

    for (选择:本层集合中元素(树中节点孩子的数量就是集合的大小)) {
        处理节点;
        backtracking(路径,选择列表); // 递归
        回溯,撤销处理结果
    }
}

for循环横向遍历,递归纵向遍历,回溯不断调整结果集

组合问题

对于单个一维数组通过startIndex来跳转可选择的范围和保证结果为组合而不是排列

startIndex:在树层和树枝都控制了是否能重复选择

剪枝的点:在递归开始时或者for循环体中(树枝剪枝)和在for循环条件中(树层剪枝)
关于组合去重:用used数组来判断树层去重,在candidates[i] == candidates[i - 1]相同的情况下:
used[i - 1] == true,说明同一树枝candidates[i - 1]使用过
used[i - 1] == false,说明同一树层candidates[i - 1]

在子序列这种不能对给定数组排序的题目去重,应该在每一层用哈希表去重,这在每一层默认回溯了。

分割问题

可以看做是分割边界位置的组合问题
string类的substr第二个参数是要截取的长度

子集问题

组合和分割问题都是收集树的叶子节点,而子集问题是找树的所有节点

组合和子集同一层取过的元素不会重复取,所以要用startIndex来控制

子集问题一般都不用终值条件

排列问题

用used数组进行树枝元素去重(注意是元素而不是元素的值)
不需要startIndex

棋盘问题

n皇后问题:列对应着层,行对应着深度
解数独:树的每一层是1~9,深度是由行与列嵌套而成

去重的两种写法:used数组和哈希法

相同:都是在树层去重
不同:

used:是传参,且需要回溯操作和参照数组有序
哈希法: 在每一层前重新定义一个哈希表,默认回溯

性能分析

子集问题分析:

时间复杂度:O(2n),因为每一个元素的状态无外乎取与不取,所以时间复杂度为O(2n)
空间复杂度:O(n),递归深度为n,所以系统栈所用空间为O(n),每一层递归所用的空间都是常数级别,注意代码里的result和path都是全局变量,就算是放在参数里,传的也是引用,并不会新申请内存空间,最终空间复杂度为O(n)
排列问题分析:

时间复杂度:O(n!),这个可以从排列的树形图中很明显发现,每一层节点为n,第二层每一个分支都延伸了n-1个分支,再往下又是n-2个分支,所以一直到叶子节点一共就是 n * n-1 * n-2 * … 1 = n!。
空间复杂度:O(n),和子集问题同理。
组合问题分析:

时间复杂度:O(2^n),组合问题其实就是一种子集的问题,所以组合问题最坏的情况,也不会超过子集问题的时间复杂度。
空间复杂度:O(n),和子集问题同理。
N皇后问题分析:

时间复杂度:O(n!) ,其实如果看树形图的话,直觉上是O(n^n),但皇后之间不能见面所以在搜索的过程中是有剪枝的,最差也就是O(n!),n!表示n * (n-1) * … * 1。
空间复杂度:O(n),和子集问题同理。
解数独问题分析:

时间复杂度:O(9^m) , m是’.'的数目。
空间复杂度:O( n^2 ),递归的深度是n^2

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