今天小编就为大家分享一篇python 回溯法模板详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
什么是回溯法
回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。
无重复元素全排列问题
给定一个所有元素都不同的list，要求返回list元素的全排列。
设n = len(list)，那么这个问题可以考虑为n叉树，对这个树进行dfs，这个问题里的回溯点就是深度（也就是templist的长度）为n时，回溯的条件就是当前元素已经出现在templist中了。
回溯法与递归：
回溯法是一种思想，递归是一种形式
class Solution(object): #rtlist用来存储所有的返回所有排列，templist用来生成每个排列 def backtrack(self,rtlist,templist,nums): if(len(templist) == len(nums)): rtlist.append(templist[:]) else: for i in nums: if(i in templist): #如果在当前排列中已经有i了，就continue，相当于分支限界，即不对当前节点子树搜寻了 continue templist.append(i) self.backtrack(rtlist,templist,nums) templist.pop() #把结尾的元素用nums中的下一个值替换掉，遍历下一颗子树 def permute(self,nums): rtlist = [] templist = [] self.backtrack(rtlist,templist,nums) return rtlist
nums=[1,2,3]时的树结构：
关键的就是确定好分支限界以及回溯点。
这里面有一个问题就是每次递归时把新加入的元素从nums删除在递归可不可以，实际上这样的时间复杂度并不会减少太多，因为对list进行操作还需要一定的时间，而原解法中因为有分支限界所以时间复杂度也不会太差。
有重复元素全排列
这个问题和上面的区别主要在于分支限界的差别，不能在使用出现重复元素作为回溯条件了，否则所有的都不满足。
这里我们应该使用计数器记录nums中每个元素出现的次数，如果当前元素超过次数则返回，但是这里还有一个问题就是可能会出现同样的排列多次，这里的解决办法就是同一层不许出现重复元素，这里有两种解决办法，一种是直接传入distinct的数组，还有一种是使用一个集合记录当前层已使用的元素。
第一种方法：
from collections import Counter class Solution(object): def backtrack(self, rtlist, tmplist, counter, nums, length): if len(tmplist) == length:#回溯点 rtlist.append(tmplist[:]) else: for i in nums:#横向遍历 if counter[i] == 0:#分支限界 continue counter[i] -= 1 tmplist.append(i) self.backtrack(rtlist, tmplist, counter, nums, length)#纵向遍历 counter[i] += 1 tmplist.pop() def permuteUnique(self, nums): rtlist, tmplist, counter = [], [], Counter(nums) length = len(nums) self.backtrack(rtlist, tmplist, counter, list(set(nums)), length) return rtlist
第二种
from collections import Counter class Solution(object): def backtrack(self, rtlist, tmplist, level, counter, nums): if len(tmplist) == len(nums): rtlist.append(tmplist[:]) else: for i in nums: if i in level or counter[i] == 0: continue counter[i] -= 1 tmplist.append(i) level.add(i) self.backtrack(rtlist, tmplist, set(), counter, nums) counter[i] += 1 tmplist.pop() def permuteUnique(self, nums): if not nums: return [] rtlist, tmplist, level, counter = [], [], set(), Counter(nums) self.b<p style="color:transparent">来源gao!%daima.com搞$代*!码$网</p>acktrack(rtlist, tmplist, level, counter, nums) return rtlist
在递归时不能用“=”修改父函数的变量，因为“=”只能改变变量的指向，要修改父函数的变量要直接在内存中修改，例如放入容器中可以直接找到变量内存地址。通常使用container.method()。
例如在上面的程序中如果我们想要在回溯点把counter复原不能使用counter = Counter(nums)，而是应该逐个修改counter[key]
总结
回溯法其实就是把原问题考虑成一棵树，我们遍历这棵树在不可能的地方返回，不在遍历这个节点的子树，在满足要求时返回。
所以在回溯法中，关键的就是找出合理的分支限界（重要），和返回条件。
更多请参考
多叉树的遍历方法：
def travel(root):
遍历root
for subtree_root in 当前层所有节点：
travel(subtree_root)
在for中对一层的所有节点都执行了travel，又因为对所有节点的所有子树都执行了travel，所以可以完成遍历。
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