最近接觸到了有關回溯法的題目，一直都感覺有點困惑回溯法和dfs的區別和自身的程式特點（處於應試考慮，當然希望能夠總結出相對通用的模板），今天leetcode"全排列"這道題，對回溯法感覺有了初步的認識，接下來我們用題來說話。
給定乙個沒有重複數字的序列，返回其所有可能的全排列。
輸入: [1,2,3]
輸出:[
[1,2,3],
[1,3,2],
[2,1,3],
[2,3,1],
[3,1,2],
[3,2,1]
]
public list> permute(int nums)
list> resp = new arraylist>();//最終結果儲存
//row儲存單行記錄，visited進行訪問記錄，返回空
public void perbacktracking(int nums,boolean visited,listrow)
//由於使用了回溯法，每次訪問時實際上都只記錄了單次排列的訪問情況，所以可以使用一維陣列進行訪問情況記錄和list記錄單次結果，也就是說回溯法也是深度優先的
for(int i = 0;i < nums.length;i++)
}}
我們也可以看出，回溯法的程式結構和dfs的程式結構時非常相似的。
幾點說明
1、最本質的法寶是「畫圖」，千萬不能偷懶，拿紙和筆「畫圖」能幫助我們更好地分析遞迴結構，這個「遞迴結構」一般是「樹形結構」，而符合題意的解正是在這個「樹形結構」上進行一次「深度優先遍歷」，這個過程有乙個形象的名字，叫「搜尋」；
2、然後使用乙個狀態變數，一般我習慣命名為 path、pre ，在這個「樹形結構」上使用「深度優先遍歷」，根據題目需要在適當的時候把符合條件的「狀態」的值加入結果集；比如說用path來儲存當前一條「可行解」，pre可能儲存的是上一次遍歷到的加入可行解的乙個元素，設為函式的引數。
這個「狀態」可能在葉子結點，也可能在中間的結點，也可能是到某乙個結點所走過的路徑，可能是記錄訪問情況的visited陣列。
3、在某乙個結點有多個路徑可以走的時候，使用迴圈結構。當程式遞迴到底返回到原來執行的結點時，「狀態」以及與「狀態」相關的變數需要「重置」成第 1 次走到這個結點的狀態，這個操作有個形象的名字，叫「回溯」，「回溯」有「恢復現場」的意思：意即「回到當時的場景，已經走過了一條路，嘗試走下一條路」。
第 2 點中提到的狀態通常是乙個列表結構，因為一層一層遞迴下去，需要在列表的末尾追加，而返回到上一層遞迴結構，需要「狀態重置」，因此要把列表的末尾的元素移除。
4、當我們明確知道一條路走不通的時候，例如通過一些邏輯計算可以推測某乙個分支不能搜尋到符合題意的結果，可以在迴圈中 continue 掉，這一步操作叫「剪枝」。
「剪枝」的意義在於讓程式盡量不要執行到更深的遞迴結構中，而又不遺漏符合題意的解。因為搜尋的時間複雜度很高，「剪枝」操作得好的話，能大大提高程式的執行效率。
「剪枝」通常需要對待搜尋的物件做一些預處理，例如第 47 題、第 39 題、第 40 題、第 90 題需要對陣列排序。「剪枝」操作也是這一類問題很難的地方，有一定技巧性。
總結一下：「回溯」 = 「深度優先遍歷」 + 「狀態重置」 + 「剪枝」，寫好「回溯」的前提是「畫圖」。
模板
public void backtrack(待搜尋的集合, 狀態變數 1, 狀態變數 2, 結果集)
}
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