回溯法模板：
result =
def backtrack(路徑, 選擇列表):#這裡的路徑也就是初試根節點，選擇列表是初始化列表
if 滿足結束條件:
result.add(路徑)
return
for 選擇 in 選擇列表:#這裡選擇是可能的所有節點
做選擇 #把節點放入選擇列表中
backtrack(路徑, 選擇列表) #像下一級節點（決策樹）搜尋
撤銷選擇 #通常這裡的操作跟做選擇相反
list> res = new linkedlist<>();
/* 主函式，輸入一組不重複的數字，返回它們的全排列 */
list> permute(int nums)
// 路徑：記錄在 track 中
// 選擇列表：nums 中不存在於 track 的那些元素
// 結束條件：nums 中的元素全都在 track **現
void backtrack(int nums, linkedlisttrack)
for (int i = 0; i < nums.length; i++)
}
vector> res;
/* 輸入棋盤邊長 n，返回所有合法的放置 */
vector> solvenqueens(int n)
// 路徑：board 中小於 row 的那些行都已經成功放置了皇后
// 選擇列表：第 row 行的所有列都是放置皇后的選擇
// 結束條件：row 超過 board 的最後一行
void backtrack(vector& board, int row)
int n = board[row].size();
for (int col = 0; col < n; col++)
}/* 是否可以在 board[row][col] 放置皇后？ */
bool isvalid(vector& board, int row, int col)
// 檢查右上方是否有皇后互相衝突
for (int i = row - 1, j = col + 1;
i >= 0 && j < n; i--, j++)
// 檢查左上方是否有皇后互相衝突
for (int i = row - 1, j = col - 1;
i >= 0 && j >= 0; i--, j--)
return true;
}
class solution:
def combine(self, n: int, k: int) -> list[list[int]]:
def backtrack(first = 1, curr = ):
# if the combination is done
if len(curr) == k:
#output在記憶體中也會改變。而curr[:]則是先將curr完全複製
#再賦值給output。後面curr的改變不再影響output
for i in range(first, n + 1):
# add i into the current combination
# use next integers to complete the combination
backtrack(i + 1, curr)
# backtrack
curr.pop()
output =
backtrack()
return output
排列組合（遍歷）回溯法
這裡有乙個回溯函式，使用第乙個整數的索引作為引數 backtrack first 1，如果第乙個整數有索引 n，意味著當前排列已完成。2，遍歷索引 first 到索引 n 1 的所有整數 則 在排列中放置第 i 個整數，即 swap nums first nums i 繼續生成從第 i 個整數開始的...
演算法內功修煉 全排列實現八皇后回溯法優化（二）
3 全排列實現八皇后回溯法優化 樸素演算法 暴力法 通過列舉所有情況，然後判斷每一種情況是否合法的做法是非常樸素的 因此，我們把這種不使用優化，直接用樸素演算法來解決問題的做法叫做暴力法。回溯法 經過思考可以發現，當已經放置了一部分皇后時 程式執行到一定時 可能剩餘的皇后無論如何放置都無法滿足結果，...
模板 回溯法 （八皇后 素數環題解）
1.用約束函式在擴充套件結點處減去不滿足約束的子樹。2.用限界函式剪去得不到最優解的子樹。偽 模板 void dfs int t t記錄遞迴深度 void dfs int t 在dfs 1 以前，需要先將變數陣列x初始化為單位排列 1,2,3,void dfs int t 描述 在n n的方格棋盤放...