回溯演算法的原理：回溯演算法是一種選優搜尋法，按照選優條件向前搜尋，以達到目標。但當探索到某一步的時候，發現原先選擇並不優活著達不到目標的時候，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走的技術為回溯法。
廢話不多說，直接上解決回溯演算法的框架。解決乙個回溯問題，實際上就是乙個決策樹的遍歷過程。你只需要思考如下3個問題：
回溯法的演算法思想和深度優先搜尋（dfs）的思想較為類似，可以結合著看
**方面，回溯演算法的框架如下所示：
result =
def backtrack(路徑，選擇列表):
if 滿足結束條件 :
result.add(路徑)
return
for 選擇 in 選擇列表 :
做選擇backtrack（路徑，選擇列表）
撤銷選擇
問題描述如下圖所示：
解決問題的**如下所示，可結合起來進行理解：
class solution
void backtarck(int nums , linkedlisttrack)
for(int i = 0 ; i < nums.length ; i++)
//做選擇
track.add(nums[i]);
//進入下一層決策樹
backtarck(nums,track);
//取消選擇
track.removelast();}}
}
拓展內容：解法思想：計算遞迴演算法時間複雜度的方法：找到遞迴深度，然後乘以每次遞迴中迭代的次數
首先，空集肯定是乙個子集。
然後，以1開頭的子集有哪些呢？ 有[1] [1,2] [1,2,3]
同理，以2開頭的子集有[2] [2,3]
以3開頭的子集有[3]
最後，把上面這些子集加起來就是【1，2，3】的所有子集
**解法如下所示：
class solution
void backtrack(int nums , int start , linkedlisttrack)
}}
start引數實現了剛才所說的「以某個數字開頭的子集」；而對res的更新處在前序遍歷的位置，所以說res記錄了樹上的所有結點，也就是所有的子集
有關括號問題，你只需要記住以下性質，思路就很容易想出來：
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