算法——回溯思想总结

发表于 2020-02-11 更新于 2025-01-28 分类于与算法的每日Battle 阅读次数：本文字数： 5.7k 阅读时长 ≈ 5 分钟

许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。本文以Leetcode多个题目进行总结。

一、什么是回溯算法

回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。

二、回溯算法思想

回溯法一般都用在要给出多个可以实现最终条件的解的最终形式。回溯法要求对解要添加一些约束条件。总的来说，如果要解决一个回溯法的问题，通常要确定三个元素：

1、选择。对于每个特定的解，肯定是由一步步构建而来的，而每一步怎么构建，肯定都是有限个选择，要怎么选择，这个要知道；同时，在编程时候要定下，优先或合法的每一步选择的顺序，一般是通过多个if或者for循环来排列。

2、条件。对于每个特定的解的某一步，他必然要符合某个解要求符合的条件，如果不符合条件，就要回溯，其实回溯也就是递归调用的返回。

3、结束。当到达一个特定结束条件时候，就认为这个一步步构建的解是符合要求的解了。把解存下来或者打印出来。对于这一步来说，有时候也可以另外写一个issolution函数来进行判断。注意，当到达第三步后，有时候还需要构建一个数据结构，把符合要求的解存起来，便于当得到所有解后，把解空间输出来。这个数据结构必须是全局的，作为参数之一传递给递归函数。

三、递归函数的参数的选择，要遵循四个原则

1、必须要有一个临时变量(可以就直接传递一个字面量或者常量进去)传递不完整的解，因为每一步选择后，暂时还没构成完整的解，这个时候这个选择的不完整解，也要想办法传递给递归函数。也就是，把每次递归的不同情况传递给递归调用的函数。

2、可以有一个全局变量，用来存储完整的每个解，一般是个集合容器（也不一定要有这样一个变量，因为每次符合结束条件，不完整解就是完整解了，直接打印即可）。

3、最重要的一点，一定要在参数设计中，可以得到结束条件。一个选择是可以传递一个量n，也许是数组的长度，也许是数量，等等。

4、要保证递归函数返回后，状态可以恢复到递归前，以此达到真正回溯。

四、具体问题的解决（Java实现）

1. Subsets

题目编号：Leetcode-78

public List<List<Integer>> subsets(int[] nums) {
    List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
    Arrays.sort(nums);
    backtrack(list, new ArrayList<>(), nums, 0);
    return list;
}

private void backtrack(List<List<Integer>> list , List<Integer> tempList, int [] nums, int start){
    list.add(new ArrayList<>(tempList));
    for(int i = start; i < nums.length; i++){
        tempList.add(nums[i]);
        backtrack(list, tempList, nums, i + 1);
        tempList.remove(tempList.size() - 1);
    }
}

2. Subsets II (contains duplicates)

题目编号：Leetcode-90

public List<List<Integer>> subsetsWithDup(int[] nums) {
    List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
    Arrays.sort(nums);
    backtrack(list, new ArrayList<>(), nums, 0);
    return list;
}

private void backtrack(List<List<Integer>> list, List<Integer> tempList, int [] nums, int start){
    list.add(new ArrayList<>(tempList));
    for(int i = start; i < nums.length; i++){
        if(i > start && nums[i] == nums[i-1]) continue; // skip duplicates
        tempList.add(nums[i]);
        backtrack(list, tempList, nums, i + 1);
        tempList.remove(tempList.size() - 1);
    }
}

3. Permutations

题目编号：Leetcode-46

public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {  
	 List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
   // Arrays.sort(nums); // not necessary
   backtrack(list, new ArrayList<>(), nums);
   return list;
}

private void backtrack(List<List<Integer>> list, List<Integer> tempList, int [] nums){
	 if(tempList.size() == nums.length){
      list.add(new ArrayList<>(tempList));
   } else{
      for(int i = 0; i < nums.length; i++){ 
         if(tempList.contains(nums[i])) continue; // element already exists, skip
         tempList.add(nums[i]);
         backtrack(list, tempList, nums);
         tempList.remove(tempList.size() - 1);
      }
   }
}

4. Permutations II (contains duplicates)

题目编号：Leetcode-47

public List<List<Integer>> permuteUnique(int[] nums) {
    List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
    Arrays.sort(nums);
    backtrack(list, new ArrayList<>(), nums, new boolean[nums.length]);
    return list;
}

private void backtrack(List<List<Integer>> list, List<Integer> tempList, int [] nums, boolean [] used){
    if(tempList.size() == nums.length){
        list.add(new ArrayList<>(tempList));
    } else{
        for(int i = 0; i < nums.length; i++){
            if(used[i] || i > 0 && nums[i] == nums[i-1] && !used[i - 1]) continue;// skip duplicates
            used[i] = true; 
            tempList.add(nums[i]);
            backtrack(list, tempList, nums, used);
            used[i] = false; 
            tempList.remove(tempList.size() - 1);
        }
    }
}

5. Combination Sum

题目编号：Leetcode-39

public List<List<Integer>> combinationSum(int[] nums, int target) {
    List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
    Arrays.sort(nums);
    backtrack(list, new ArrayList<>(), nums, target, 0);
    return list;
}

private void backtrack(List<List<Integer>> list, List<Integer> tempList, int [] nums, int remain, int start){
    if(remain < 0) return;
    else if(remain == 0) list.add(new ArrayList<>(tempList));
    else{ 
        for(int i = start; i < nums.length; i++){
            tempList.add(nums[i]);
            backtrack(list, tempList, nums, remain - nums[i], i); // not i + 1 because we can reuse same elements
            tempList.remove(tempList.size() - 1);
        }
    }
}

6. Combination Sum II (can’t reuse same element)

题目编号：Leetcode-40

public List<List<Integer>> combinationSum2(int[] nums, int target) {
    List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
    Arrays.sort(nums);
    backtrack(list, new ArrayList<>(), nums, target, 0);
    return list;
    
}

private void backtrack(List<List<Integer>> list, List<Integer> tempList, int [] nums, int remain, int start){
    if(remain < 0) return;
    else if(remain == 0) list.add(new ArrayList<>(tempList));
    else{
        for(int i = start; i < nums.length; i++){
            if(i > start && nums[i] == nums[i-1]) continue; // skip duplicates
            tempList.add(nums[i]);
            backtrack(list, tempList, nums, remain - nums[i], i + 1);
            tempList.remove(tempList.size() - 1); 
        }
    }
}

7. Palindrome Partitioning

题目编号：Leetcode-131

public List<List<String>> partition(String s) {
   List<List<String>> list = new ArrayList<>();
   backtrack(list, new ArrayList<>(), s, 0);
   return list;
}

public void backtrack(List<List<String>> list, List<String> tempList, String s, int start){
   if(start == s.length())
      list.add(new ArrayList<>(tempList));
   else{
      for(int i = start; i < s.length(); i++){
         if(isPalindrome(s, start, i)){
            tempList.add(s.substring(start, i + 1));
            backtrack(list, tempList, s, i + 1);
            tempList.remove(tempList.size() - 1);
         }
      }
   }
}

public boolean isPalindrome(String s, int low, int high){
   while(low < high)
      if(s.charAt(low++) != s.charAt(high--)) return false;
   return true;
}