Question

我看到了很多关于SO回溯解释的帖子，但是仍然令我困惑的是，什么时候我在解决问题时实际使用回溯模板（choose-explore-unchoose）而不是普通的DFS心态？我知道这两种方法本质上都是回溯，但是从解决问题的角度来看，当您看到此类问题时，传统的DFS方法会感觉更加直观。但是，我想知道您何时应该选择“选择-探索-取消选择”。

例如：如果您要打印所有从根到叶的路径，那么一种简单的DFS问题解决方法很有意义，而在打印字符串排列时，我们采取“ choose-explore-unchoose”战略。我很难把问题归类到这两个桶中。（分类是目前用于使我的思想朝某个方向思考的当前策略。如果还有其他策略需要解决，欢迎任何人分享。）

这是我指的模板：

function dfs(node, state):
    if state is a solution:
        report(state) # e.g. add state to final result list
        return

    for child in children:
        if child is a part of a potential solution:
            state.add(child) # make move
            dfs(child, state)
            state.remove(child) # backtrack

Answer 1

正如您所说，DFS本质上是回溯：选择（孩子），探索（他的所有孩子）并取消选择（移至下一个孩子）。

回溯可能还有其他一些不同的方法，但这更多地取决于启发式方法。如果您寻找图算法（例如“ A-star”系列算法），则会看到许多与DFS不同的回溯算法样式。区别在于它们所依赖的启发式方法以及搜索顺序：就像进行少量更改一样，您可以获得BFS而不是DFS。

没有什么“规则”可以知道何时使用。只要您知道如何使用所有工具箱/

，对您来说更直观的选择就可以了

什么时候使用回溯模板，什么时候不使用？

1 个答案: