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穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝（典型算法思想）—— OJ例题算法解析思路

news 来源：原创 2025/9/14 1:46:56

回溯算法的模版

void backtrack(vector<int>& path, vector<int>& choice, ...) 
{// 满⾜结束条件if (/* 满⾜结束条件 */) {// 将路径添加到结果集中res.push_back(path);return;}// 遍历所有选择for (int i = 0; i < choices.size(); i++) {// 做出选择path.push_back(choices[i]);// 做出当前选择后继续搜索backtrack(path, choices);// 撤销选择path.pop_back();}
}

回溯算法的模版

一、46. 全排列 - 力扣（LeetCode）

算法代码：

1. 类的成员变量

2. permute 函数

3. dfs 函数

4. 回溯的核心思想

5. 代码的优化空间

6. 代码的复杂度分析

7. 代码的改进版本

总结

二、78. 子集 - 力扣（LeetCode）

递归流程：

解法一：算法代码（剪枝->回溯->递归出口）

1. 类的成员变量

2. subsets 函数

3. dfs 函数

4. 回溯的核心思想

5. 代码的优化空间

6. 代码的复杂度分析

7. 代码的改进版本（避免重复子集）

改进点：

8. 总结

解法二：算法代码（回溯->剪枝->递归出口）

1. 类的成员变量

2. subsets 函数

3. dfs 函数

4. 代码的核心思想

5. 代码的优化空间

6. 代码的复杂度分析

7. 代码的改进版本（避免重复子集）

改进点：

8. 总结

一、46. 全排列 - 力扣（LeetCode）

算法代码：

class Solution {vector<vector<int>> ret;vector<int> path;bool check[7];public:vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {dfs(nums);return ret;}void dfs(vector<int>& nums) {if (path.size() == nums.size()) {ret.push_back(path);return;}for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {if (!check[i]) {path.push_back(nums[i]);check[i] = true;dfs(nums);// 回溯 -> 恢复现场path.pop_back();check[i] = false;}}}
};

1. 类的成员变量

ret：用于存储所有可能的排列结果，类型为 vector<vector<int>>。
path：用于存储当前正在构建的排列，类型为 vector<int>。
check：用于标记某个元素是否已经被使用过，类型为 bool 数组，大小为 7（假设输入数组的长度不超过 7）。

2. `permute` 函数

这是主函数，接收一个整数数组 nums 作为输入，并返回所有可能的排列。
调用 dfs(nums) 开始深度优先搜索。
最终返回 ret，即所有排列的结果。

3. `dfs` 函数

这是递归函数，用于生成所有可能的排列。
递归终止条件：如果 path 的大小等于 nums 的大小，说明当前 path 已经是一个完整的排列，将其加入到 ret 中，并返回。
递归过程：
- 遍历 nums 数组中的每一个元素。
- 如果当前元素没有被使用过（check[i] == false），则将其加入到 path 中，并标记为已使用。
- 递归调用 dfs，继续生成下一个位置的元素。
- 回溯：在递归返回后，撤销当前的选择（即从 path 中移除最后一个元素，并将 check[i] 重新标记为未使用），以便尝试其他可能的排列。

4. 回溯的核心思想

回溯是一种通过递归来尝试所有可能的选择，并在每一步撤销选择以回到上一步的算法。
在这段代码中，回溯体现在 path.pop_back() 和 check[i] = false 这两行代码上。它们的作用是撤销当前的选择，以便尝试其他可能的排列。

5. 代码的优化空间

check 数组的大小是固定的 7，这意味着如果 nums 的大小超过 7，代码将无法正确处理。可以将 check 数组的大小动态设置为 nums.size()。
可以使用 std::swap 来直接在原数组上进行排列，从而减少 path 和 check 的使用，进一步优化空间复杂度。

6. 代码的复杂度分析

时间复杂度：O(n!)，其中 n 是 nums 的大小。因为全排列的数量是 n!。
空间复杂度：O(n!)，用于存储所有排列的结果。递归栈的深度为 n，因此递归的空间复杂度为 O(n)。

7. 代码的改进版本

class Solution {vector<vector<int>> ret;public:vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {dfs(nums, 0);return ret;}void dfs(vector<int>& nums, int start) {if (start == nums.size()) {ret.push_back(nums);return;}for (int i = start; i < nums.size(); i++) {swap(nums[start], nums[i]);dfs(nums, start + 1);swap(nums[start], nums[i]); // 回溯}}
};

在这个改进版本中，我们直接在原数组上进行排列，减少了 path 和 check 的使用，从而优化了空间复杂度。

总结

这段代码通过深度优先搜索和回溯的思想，实现了全排列的生成。代码的核心在于递归和回溯的处理，通过撤销选择来尝试所有可能的排列。

二、78. 子集 - 力扣（LeetCode）

递归流程：

解法一：算法代码（剪枝->回溯->递归出口）

// 解法⼀：
class Solution {vector<vector<int>> ret;vector<int> path;public:vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {dfs(nums, 0);return ret;}void dfs(vector<int>& nums, int pos) {if (pos == nums.size()) {ret.push_back(path);return;}// 选path.push_back(nums[pos]);dfs(nums, pos + 1);path.pop_back(); // 恢复现场// 不选dfs(nums, pos + 1);}
};

1. 类的成员变量

ret：用于存储所有子集的结果，类型为 vector<vector<int>>。
path：用于存储当前正在构建的子集，类型为 vector<int>。

2. `subsets` 函数

这是主函数，接收一个整数数组 nums 作为输入，并返回所有可能的子集。
调用 dfs(nums, 0) 开始深度优先搜索，0 表示从数组的第一个元素开始处理。
最终返回 ret，即所有子集的结果。

3. `dfs` 函数

这是递归函数，用于生成所有可能的子集。
递归终止条件：如果 pos 等于 nums 的大小，说明已经处理完所有元素，此时 path 中存储的就是一个子集，将其加入到 ret 中，并返回。
递归过程：
1. 选择当前元素：
  - 将 nums[pos] 加入到 path 中。
  - 递归调用 dfs(nums, pos + 1)，继续处理下一个元素。
  - 在递归返回后，撤销选择（即从 path 中移除最后一个元素），以便尝试不选择当前元素的情况。
2. 不选择当前元素：
  - 直接递归调用 dfs(nums, pos + 1)，跳过当前元素，继续处理下一个元素。

4. 回溯的核心思想

回溯是一种通过递归来尝试所有可能的选择，并在每一步撤销选择以回到上一步的算法。
在这段代码中，回溯体现在 path.pop_back() 这一行代码上。它的作用是撤销当前的选择，以便尝试不选择当前元素的情况。

5. 代码的优化空间

如果输入数组 nums 中包含重复元素，这段代码会生成重复的子集。可以通过排序和剪枝来避免重复子集的生成。
可以将 path 改为引用传递，减少拷贝的开销。

6. 代码的复杂度分析

时间复杂度：O(2^n)，其中 n 是 nums 的大小。因为每个元素有两种选择（选或不选），总共有 2^n 个子集。
空间复杂度：O(n)，递归栈的深度为 n。结果存储空间不计入空间复杂度。

7. 代码的改进版本（避免重复子集）

如果输入数组 nums 中包含重复元素，可以通过排序和剪枝来避免生成重复的子集。改进后的代码如下：

class Solution {vector<vector<int>> ret;vector<int> path;public:vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {sort(nums.begin(), nums.end()); // 排序，便于剪枝dfs(nums, 0);return ret;}void dfs(vector<int>& nums, int pos) {ret.push_back(path); // 每次递归都加入当前子集for (int i = pos; i < nums.size(); i++) {if (i > pos && nums[i] == nums[i - 1]) continue; // 剪枝，避免重复path.push_back(nums[i]);dfs(nums, i + 1);path.pop_back(); // 回溯}}
};

改进点：

排序：先对 nums 排序，使得相同的元素相邻。
剪枝：在递归过程中，如果当前元素和前一个元素相同，并且不是第一次遇到该元素，则跳过，避免重复子集。
提前加入子集：在每次递归开始时，直接将当前 path 加入到 ret 中，这样可以避免在递归终止时才加入子集。

8. 总结

这段代码通过深度优先搜索和回溯的思想，实现了求解数组的所有子集。代码的核心在于对每个元素的选择和不选择两种情况的分支处理，并通过回溯撤销选择以尝试其他可能性。如果输入数组包含重复元素，可以通过排序和剪枝来优化，避免生成重复子集。

解法二：算法代码（回溯->剪枝->递归出口）

// 解法⼆：
class Solution {vector<vector<int>> ret;vector<int> path;public:vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {dfs(nums, 0);return ret;}void dfs(vector<int>& nums, int pos) {ret.push_back(path);for (int i = pos; i < nums.size(); i++) {path.push_back(nums[i]);dfs(nums, i + 1);path.pop_back(); // 恢复现场}}
};

1. 类的成员变量

ret：用于存储所有子集的结果，类型为 vector<vector<int>>。
path：用于存储当前正在构建的子集，类型为 vector<int>。

2. `subsets` 函数

这是主函数，接收一个整数数组 nums 作为输入，并返回所有可能的子集。
调用 dfs(nums, 0) 开始深度优先搜索，0 表示从数组的第一个元素开始处理。
最终返回 ret，即所有子集的结果。

3. `dfs` 函数

这是递归函数，用于生成所有可能的子集。
递归过程：
1. 将当前子集加入结果：
  - 在每次递归调用开始时，直接将当前 path 加入到 ret 中。这是因为 path 在每一层递归中都表示一个有效的子集。
2. 遍历数组元素：
  - 从当前位置 pos 开始遍历 nums 数组。
  - 将当前元素 nums[i] 加入到 path 中，表示选择该元素。
  - 递归调用 dfs(nums, i + 1)，继续处理下一个元素。
  - 在递归返回后，撤销选择（即从 path 中移除最后一个元素），以便尝试其他可能的子集。

4. 代码的核心思想

子集的生成：
- 子集的生成可以看作是对每个元素的选择或不选择。
- 通过递归和回溯，代码枚举了所有可能的选择组合。
提前加入子集：
- 在每次递归调用开始时，直接将当前 path 加入到 ret 中。这是因为 path 在每一层递归中都表示一个有效的子集，无需等到递归终止才加入。

5. 代码的优化空间

如果输入数组 nums 中包含重复元素，这段代码会生成重复的子集。可以通过排序和剪枝来避免重复子集的生成。
可以将 path 改为引用传递，减少拷贝的开销。

6. 代码的复杂度分析

时间复杂度：O(2^n)，其中 n 是 nums 的大小。因为每个元素有两种选择（选或不选），总共有 2^n 个子集。
空间复杂度：O(n)，递归栈的深度为 n。结果存储空间不计入空间复杂度。

7. 代码的改进版本（避免重复子集）

如果输入数组 nums 中包含重复元素，可以通过排序和剪枝来避免生成重复的子集。改进后的代码如下：

class Solution {vector<vector<int>> ret;vector<int> path;public:vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) {sort(nums.begin(), nums.end()); // 排序，便于剪枝dfs(nums, 0);return ret;}void dfs(vector<int>& nums, int pos) {ret.push_back(path); // 将当前子集加入结果for (int i = pos; i < nums.size(); i++) {if (i > pos && nums[i] == nums[i - 1]) continue; // 剪枝，避免重复path.push_back(nums[i]);dfs(nums, i + 1);path.pop_back(); // 回溯}}
};

改进点：

排序：先对 nums 排序，使得相同的元素相邻。
剪枝：在递归过程中，如果当前元素和前一个元素相同，并且不是第一次遇到该元素，则跳过，避免重复子集。

8. 总结

这段代码通过深度优先搜索和回溯的思想，实现了求解数组的所有子集。与解法一相比，解法二的代码更加简洁，直接通过循环和递归来生成所有子集。如果输入数组包含重复元素，可以通过排序和剪枝来优化，避免生成重复子集。代码的核心思想是对每个元素的选择和不选择进行枚举，并通过回溯撤销选择以尝试其他可能性。

重点：

递归的本质

递归是一种通过函数调用自身来解决问题的编程技巧。在递归过程中，问题的规模会逐渐减小，直到达到一个终止条件。递归的核心思想是分治，即将一个大问题分解为若干个小问题，然后分别解决这些小问题。

在子集问题中，递归的作用是对每个元素做出决策（选或不选），从而生成所有可能的子集。

为什么解法一不需要 `for` 循环？

在解法一中，递归的逻辑是对每个元素做出“选”或“不选”的决策。具体来说：

对于当前元素 nums[pos]，有两种选择：
- 选择它：将其加入 path，然后递归处理下一个元素（pos + 1）。
- 不选择它：直接递归处理下一个元素（pos + 1）。
递归的终止条件是 pos == nums.size()，表示已经处理完所有元素。

这种递归逻辑已经隐含了对所有元素的遍历，因此不需要显式的 for 循环。

为什么解法二需要 `for` 循环？

在解法二中，递归的逻辑是显式地遍历数组中的元素，依次生成子集。具体来说：

for 循环从 pos 开始遍历数组 nums，表示从当前位置开始选择元素。
对于每个元素 nums[i]，将其加入 path，然后递归处理下一个元素（i + 1）。
在递归返回后，通过 path.pop_back() 回溯，恢复现场，尝试下一个元素。

这种递归逻辑通过 for 循环显式地遍历元素，确保每个元素都有机会被选中，并且避免生成重复的子集。

递归和 `for` 循环的关系

递归的本质是遍历：递归确实可以遍历所有元素，但遍历的方式可以是隐式的（如解法一）或显式的（如解法二）。
是否需要 for 循环：取决于递归的逻辑设计。如果递归的逻辑已经隐含了对所有元素的遍历（如解法一），则不需要 for 循环；如果需要显式地遍历元素（如解法二），则需要 for 循环。

两种解法的对比

特性	解法一（无 `for` 循环）	解法二（有 `for` 循环）
递归逻辑	对每个元素做出“选”或“不选”的决策	显式遍历元素，生成子集
是否需要 `for` 循环	否	是
代码结构	更简洁	更直观
时间复杂度	O(2^n)	O(2^n)

为什么解法二需要 `for` 循环？

解法二的递归逻辑是通过 for 循环显式地遍历元素，确保每个元素都有机会被选中，并且避免生成重复的子集。具体来说：

显式遍历元素：for 循环从 pos 开始遍历数组 nums，表示从当前位置开始选择元素。
避免重复子集：通过 for 循环从 pos 开始遍历，可以避免生成重复的子集。例如，如果已经选择了 nums[1]，那么后续的子集只能从 nums[2] 开始选择，而不能回头选择 nums[0]。
生成所有子集：通过 for 循环和递归的结合，确保所有可能的子集都被生成。

总结

递归确实可以遍历所有元素，但遍历的方式可以是隐式的（如解法一）或显式的（如解法二）。
是否需要 for 循环取决于递归的逻辑设计。如果递归的逻辑已经隐含了对所有元素的遍历，则不需要 for 循环；如果需要显式地遍历元素，则需要 for 循环。
解法一和解法二都是正确的，只是它们的递归逻辑和实现方式不同。解法一更简洁，解法二更直观。

回溯算法的模版

一、46. 全排列 - 力扣（LeetCode）

算法代码：

1. 类的成员变量

2. permute 函数

3. dfs 函数

4. 回溯的核心思想

5. 代码的优化空间

6. 代码的复杂度分析

7. 代码的改进版本

总结

二、78. 子集 - 力扣（LeetCode）

递归流程：

解法一：算法代码（剪枝->回溯->递归出口）

1. 类的成员变量

2. subsets 函数

3. dfs 函数

4. 回溯的核心思想

5. 代码的优化空间

6. 代码的复杂度分析

7. 代码的改进版本（避免重复子集）

改进点：

8. 总结

解法二：算法代码（回溯->剪枝->递归出口）

1. 类的成员变量

2. subsets 函数

3. dfs 函数

4. 代码的核心思想

5. 代码的优化空间

6. 代码的复杂度分析

7. 代码的改进版本（避免重复子集）

改进点：

8. 总结

重点：

递归的本质

为什么解法一不需要 for 循环？

为什么解法二需要 for 循环？

递归和 for 循环的关系

两种解法的对比

为什么解法二需要 for 循环？

总结

相关文章：

2. `permute` 函数

3. `dfs` 函数

2. `subsets` 函数

3. `dfs` 函数

2. `subsets` 函数

3. `dfs` 函数

为什么解法一不需要 `for` 循环？

为什么解法二需要 `for` 循环？

递归和 `for` 循环的关系

为什么解法二需要 `for` 循环？