代码随想录算法训练营day24 || 回溯法原理讲解，77.组合

回溯方法的理论原理与定义

• 回溯算法是潜藏于递归过程之中一种操作，与递归操作相辅相成；初步理解，有递归必有回溯，使用回溯最好的方式是递归，至于其他的方式有待探索。
• 回溯是一种多重循环的变体，其本质就是对一个可选元素集合进行不断的循环遍历，直到输出所有可行的结果；
• 回溯可用于解决组合问题、排列问题、棋盘问题、子集问题、切割问题；
• 回溯的过程可以可视化为多叉树，每一种当前的元素挑选都将在多叉树上开辟一条新的分枝；而提升回溯时间的效率的操作名为剪枝，联合多叉树的可视化结果，显然这个概念也不难理解了；
• 剪枝的本意在于“当前结果集的可选内容无法满足可行结果的继续计算，因此我们提前停止，避免额外的计算”；
• 要熟练回溯的模版 代码随想录

  void backtracking(参数) {
      if (终止条件) {
          存放结果;
          return;
      }
  
      for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {
          处理节点;
          backtracking(路径，选择列表); // 递归
          回溯，撤销处理结果
      }
  }
  

第77题. 组合

思路：使用回溯法进行多层遍历实现解题，可使用剪枝加快不可满结果继续计算时，就提前结束当前的分支的递归过程。

// 时间复杂度O((n+1)n/2) = O(n^2)
// 空间复杂度O(n^2)

class Solution {
    public List> combine(int n, int k) {
        List> ans = new ArrayList<>();
        List list = new ArrayList<>();
        boolean[] visited = new boolean[n];
        backtracking(0, n, k, -1, list, ans);

        return ans;
    }

    // 参数说明
    // count用来计数list中元素的个数；
    // n，k不解释；
    // index用来剪枝颠倒组合的情况发生，保证只有一个方向的组合
    // list存储每一次形成的可行组合，ans全局结果集

    public void backtracking(int count, int n, int k, int index, List list, List> ans){
        // 停止条件
        if(count == k){
            ans.add(new ArrayList(list));  // 收集结果
            return;
        }
        // 剪枝，用的用的是k-count还需要几个数，与n-index-1还剩几个可选进行的比较用来剪枝
        if(k-count > n-index-1)
            return;

        // 递归处理
        for(int i = index+1; i