什么是回溯算法？

回溯法是一种系统搜索问题解空间的方法。为了实现回溯，需要给问题定义一个解空间。说到底它是一种搜索算法。只是这里的搜索是在一个叫做解空间的地方搜索。而往往所谓的dfs，bfs都是在图或者树这种数据结构上的搜索。根据定义来看，要实现回溯，需要两点1搜索，2解空间先看什么是解空间。就是形如数组的一个向量[a1,a2,....,an]。这个向量的每个元素都是问题的部分解，只有当这个数组的每一个元素都填满(得到全部解)的时候，才表明这个问题得到了解答。再看搜索。最简单的就是for循环，上面的向量有n个维度，因此就是n个for循环。形如：

for(求a1位置上的解)   for(求a2位置上的解)      for(求a3位置上的解)       ......       ......       for(求an位置上的解)

但是如果n是100？n是100000？那么如何回溯？

当然也可以写n个for循环，但是这样的程序会惨不忍睹。。。而且似乎10000个(不过往往回溯的时间复杂度太大，一般n不会这么大)for循环也很难写出来。。。因此我们需要一种全新的书写回溯的方法。形如：

void backtrack(int i,int n,other parameters){  if( i == n){ //get one answerrecord answer;return;}//下面的意思是求解空间第i个位置上的下一个解for(next ans in position i of solution space){  backtrack(i+1,n,other parameters);}}

就是这么简单！！！

上面的模板适用于所有"解空间确定"的回溯法的问题！！！上面的i代表解空间的第i个位置，往往从0开始，而n则代表解空间的大小。每一次的backtrack(i,n,other)调用,代表求解空间第i个位置上的解。而当i=n时，代表解空间上的所有位置的解都已经求出。有了上述模板，我们就解决了搜索的问题。因此几乎所有回溯的问题的难度都在于如何定义解空间。下面通过题目，带入模板，然后再看我的解答，来感知一下如何定义解空间。全排列即对没有重复数字的数组a=[a1,a2,a3,...an]求全排列。解空间定义为s=[s1,s2,s3,....sn]与数字长度相同。s的每一个元素s【i】(i >= 0&&i < n),都为数组a中的任意元素a【j】(j >= 0&&j < n)，不过要保证任意的s【i】不相等。这里唯一复杂的地方是需要用一个boolean【】数组来表明哪些数已经用过，这样才能保证任意的s【i】不相等。因此我们看到，回溯本身是很简单的，单纯的模板套用，难的在于需要根据回溯条件来定义各种别的变量，以及最后结果的记录。

探测路径 (这个下面给出ac 代码)

这个题很难，但是掌握了如何定义解空间之后再做这个题就会感觉是小儿科了。这里的解空间s = [s1,s2,s3,....sn]中的每一个元素s【i】代表格子的坐标(x,y),因此从逻辑上来看，s应该是一个类类型的数组。不过，这个题求的是数目，而不是最后的确切路径，因此解空间在这里并没有记录。java ac代码：

class Solution {    int ans;    public int uniquePathsIII(int[][] grid) {        if(grid.length == 0)return 0;        int num = 0;        int x = 0,y = 0;        for(int i = 0;i < grid.length;i++)            for(int j = 0;j < grid[0].length;j++){                if(grid[i][j] == 1||grid[i][j] == 0)num++;                if(grid[i][j] == 1){x = i;y = j;}            }        backtrack(0,num,x,y,grid,new boolean[grid.length][grid[0].length]);        return ans;    }        void backtrack(int i,int n,int x,int y,int[][]grid,boolean[][]flag)    {        if(!(x >= 0 && x < grid.length && y >= 0 && y < grid[0].length)||flag[x][y]||grid[x][y] == -1)            return;        if(i == n && grid[x][y] == 2)        {            ans++;            return;        }        flag[x][y] = true;        backtrack(i+1,n,x+1,y,grid,flag);        backtrack(i+1,n,x-1,y,grid,flag);        backtrack(i+1,n,x,y+1,grid,flag);        backtrack(i+1,n,x,y-1,grid,flag);        flag[x][y] = false;    }}

上面这个题的解空间应该有N+1个才对，但是为了方便书写，我只求出前n个位置的解，然后保证最后一个位置是终点即可。