回溯法是一種選優搜尋法（試探法），被稱為通用的解題方法，這種方法適用於解一些組合數相當大的問題。通過剪枝（約束+限界）可以大幅減少解決問題的計算量（搜尋量）。
深度優先搜尋（depth-first-search，dfs）是一種用於遍歷或搜尋樹或圖的演算法。沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜尋樹的分支。當節點v的所在邊都己被探尋過，搜尋將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發現的節點，則選擇其中乙個作為源節點並重複以上過程，整個程序反覆進行直到所有節點都被訪問為止。
回溯和深度優先搜尋的區別
回溯是一種更通用的演算法。可以用於任何型別的結構，其中可以消除域的部分 ——無論它是否是邏輯樹。
深度優先搜尋是與搜尋樹或圖結構相關的特定回溯形式。它使用回溯作為其使用樹的方法的一部分，但僅限於樹/圖結構。
回溯和 dfs 之間的區別在於回溯處理隱式樹而 dfs 處理顯式樹。這似乎微不足道，但它意味著很多。當通過回溯訪問問題的搜尋空間時，隱式樹在其中間被遍歷和修剪。然而對於 dfs 來說，它處理的樹/圖是明確構造的，並且在完成任何搜尋之前已經丟擲了不可接受的情況，即修剪掉了。
因此，回溯是隱式樹的 dfs，而 dfs 是回溯而不修剪。
回溯法的基本思想：
針對所給問題，定義問題的解空間；
確定易於搜尋的解空間結構；
以深度優先方式搜尋解空間，並在搜尋過程中用剪枝函式避免無效搜尋。
典型的解空間樹
第一類解空間樹：子集樹
深度優先搜尋基本模型
void dfs(int step)
//返回
}
//核心**
void dfs(int x, int y, int step) ,//向右走
,//向下走
,//向左走
} ;//向上走
int tx, ty, k;
//判斷是否到達小哈位置
if (x == p && y == q)
//列舉四種走法
for (k = 0; k <= 3; k++)
}return;
}
子集樹：x[t]=i;//記錄痕跡，記錄 t標記的每一層，試探每一層的所有可能
dfs圖的遍歷：dfs(tx, ty, step + 1);//從當前節點向下擴充套件，逐個試探
dfs與回溯演算法
1，區別不在於回溯，因為dfs也會回溯，而是dfs會將已經訪問過的點標記為不可再次連線,不會再撤銷，從而使得可搜尋路徑越來越少，而回溯會在訪問初標記，回溯時撤銷。使用鄰接鍊錶的dfs的時間複雜度為v e 2，如果在尋徑中保留stack,我們會發現dfs只會找到一條a到b的路徑，而回溯法可以找到所有的...
演算法 回溯演算法套路（dfs）
解決乙個回溯問題，本質是乙個決策樹的遍歷 三要素 1.路徑 已經做出的選擇 2.選擇列表 當前可以做的選擇 3.結束條件 到達決策樹底層，不用再做選擇 演算法框架 result def backtrack path,choicelist if 滿足結束條件 result.push back path...
中階演算法 dfs 回溯（1）
其實我們在遞迴演算法的學習過程中已經認識到了很多遞迴的思想，而遞迴的思想和dfs是非常相似的，不同的是在dfs中一般需要乙個標記過程也就是回溯，這裡我們練習乙個類似dfs的遞迴題。從現在開始實現從遞迴向dfs 回溯的過渡。include include include include include...