回溯演算法，大部分情況下，都是用來解決廣義的搜尋問題，即從一組可能的解中，選擇出乙個滿足要求的解。（**注意：**該演算法非常適合使用遞迴，而剪枝是提高回溯效率的常用技巧！）
實際上，解決乙個回溯問題，就是乙個遍歷決策樹的過程，關鍵有三點：
路徑：已經做出的選擇
選擇列表：當前可以做的選擇
結束條件：即到達決策樹底層，無法再做選擇
回溯演算法的框架
def backtrack(路徑, 選擇列表):
if 滿足結束條件:
result.push_back(路徑);
return;
for 選擇 in 選擇列表:
做選擇; //遞迴前，做選擇
backtrack(路徑, 選擇列表);
撤銷選擇; //遞迴後，撤銷選擇
(可選)將該選擇再加入選擇列表 //eg.全排列問題
全排列（重複和不可重複）的兩個問題，可以多研究幾遍，有好處！
1.優先佇列
priority_queuep; 小頂堆
priority_queue p;預設大頂堆
2.滑動視窗最大值問題
為了解決c++的priority_queue不能刪除特定元素的問題，可以採用pair型別關聯該特定條件，妙！
vectormaxslidingwindow(vector& nums, int k)
return result;
}
前序遍歷的**在進入某乙個節點之前的那個時間點執行，後序遍歷**在離開某個節點之後的那個時間點執行。
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