回溯演算法初探

**方面，回溯演算法的框架

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

class solution 

// 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++) 
}}

public list> solvenqueens(int n) 

private void solve(list> res, char chess, int row) 
//遍歷每一行
for (int col = 0; col < chess.length; col++) }}
//把二維陣列chess中的資料測下copy乙份
private char copy(char chess) 
}return temp;
}//row表示第幾行，col表示第幾列
private boolean valid(char chess, int row, int col) 
}//判斷當前座標的右上角有沒有皇后
for (int i = row - 1, j = col + 1; i >= 0 && j < chess.length; i--, j++) 
}//判斷當前座標的左上角有沒有皇后
for (int i = row - 1, j = col - 1; i >= 0 && j >= 0; i--, j--) 
}return true;
}//把陣列轉為list
private listconstruct(char chess) 
return path;
}

public list> solvenqueens(int n) 

private void solve(list> res, char chess, int row) 
for (int col = 0; col < chess.length; col++) }}
//row表示第幾行，col表示第幾列
private boolean valid(char chess, int row, int col) 
}//判斷當前座標的右上角有沒有皇后
for (int i = row - 1, j = col + 1; i >= 0 && j < chess.length; i--, j++) 
}//判斷當前座標的左上角有沒有皇后
for (int i = row - 1, j = col - 1; i >= 0 && j >= 0; i--, j--) 
}return true;
}//把陣列轉為list
private listconstruct(char chess) 
return path;
}

def

backtrack(.
..):
for 選擇 in 選擇列表:
做選擇backtrack(..
.)撤銷選擇

其實想想看，回溯演算法和動態規劃是不是有點像呢？我們在動態規劃系列文章中多次強調，動態規劃的三個需要明確的點就是「狀態」「選擇」和「base case」，是不是就對應著走過的「路徑」，當前的「選擇列表」和「結束條件」？

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