标签：77 组合 int res 力扣 回溯 集合 backtracking
77. 组合
难度：中等
给定两个整数 n 和 k，返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。
你可以按 任何顺序 返回答案。
示例 1：
输入：n = 4, k = 2
输出：
[
[2,4],
[3,4],
[2,3],
[1,2],
[1,3],
[1,4],
]
示例 2：
输入：n = 1, k = 1
输出：[[1]]
回溯法解题思路：
回溯法，一般可以解决如下几种问题：
组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合
切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式
子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集
排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式
棋盘问题：N皇后，解数独等等
另外，会有一些同学可能分不清什么是组合，什么是排列？
组合是不强调元素顺序的，排列是强调元素顺序。
例如：{1, 2} 和 {2, 1} 在组合上，就是一个集合，因为不强调顺序，而要是排列的话，{1, 2} 和 {2, 1} 就是两个集合了。
记住组合无序，排列有序，就可以了。
回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构，是的，我指的是所有回溯法的问题都可以抽象为树形结构！
因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集，集合的大小就构成了树的宽度，递归的深度，都构成的树的深度。
回溯算法模板框架如下：
//这份模板很重要，后面做回溯法的题目都靠它了！
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
}
}
class Solution {
public:
vector<vector<int>> combine(int n, int k) {
vector<vector<int>>res;
vector<int>tem;
backtracking(n,k,1,tem,res);
return res;
}
//回溯算法
void backtracking(int n,int k,int startindex,vector<int>& tem,vector<vector<int>>& res)
{
//比如1，2已经满足条件则加入res,递归返回
if (tem.size()==k)
{
res.push_back(tem);
return;
}
else
{
for(int i=startindex;i<=n;i++)
{
tem.push_back(i);
backtracking(n,k,i+1,tem,res);
tem.pop_back(); //这步很关键
}
}
}
};
以上内容参考自公众号：代码随想录
标签：77,组合,int,res,力扣,回溯,集合,backtracking 来源： https://www.cnblogs.com/fengrrr/p/16171356.html
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