回溯算法模板

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}
}

组合问题

1.与for循环相比，回溯法优势在于可以用递归控制for循环嵌套的数量
2.for循环横向遍历，递归纵向遍历。for循环参数i取值范围控制剩余集合，递归返回条件控制树形图深度。
3.优化回溯算法：剪枝，常用：在for循环终点进行剪枝或根据题意如总和进行剪枝。
4.什么时候需要startIndex？一个集合求组合。
如果是多个集合取组合，各个集合之间相互不影响，则不需要startIndex。
5.树枝去重与树层去重：结果集不可有重复，使用树层去重；每个结果不可有重复，使用树枝去重。
6.注意输入异常的情况。

切割问题

1.本质：转成组合问题，切割线使用startIndex，子串范围为nums[startIndex,i]

子集问题

1.子集问题收集所有节点的结果，组合问题收集叶子节点的结果。

result.add(new ArrayList<>(path));//收集子集，要放在终止添加的上面，否则会漏掉结果。
if(startIndex>=nums.length()){
return;
}

2.子集问题去重依然采用组合问题去重的那两个思路。要注意，去重方式目前了解的一个是对数组进行排序之后使用used数组，另一种方式是使用hashset。两者区别第二种更普遍，第一种只能用于原数组可以被重新排序的情况。
3.递增子序列：子集问题一定要排序，画树形图即可了解。

排列问题

1.不需要使用startIndex,每个for循环都是从0开始。
2.使用used数组记录path都放了什么元素。

去重问题

1.使用hashset效率更低，因为哈希映射更费时间。