今天就来聊三道考察频率高，而且容易让人搞混的算法问题，分别是求子集（subset），求排列（permutation），求组合（combination）。这几个问题都可以用回溯算法解决。
一、子集
问题很简单，输入一个不包含重复数字的数组，要求算法输出这些数字的所有子集。
vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums);
比如输入 nums = [1,2,3]，你的算法应输出 8 个子集，包含空集和本身，顺序可以不同：
[ [],[1],[2],[3],[1,3],[2,3],[1,2],[1,2,3] ]
第一个解法是利用数学归纳的思想：假设我现在知道了规模更小的子问题的结果，如何推导出当前问题的结果呢？
具体来说就是，现在让你求 [1,2,3] 的子集，如果你知道了 [1,2] 的子集，是否可以推导出 [1,2,3] 的子集呢？先把 [1,2] 的子集写出来瞅瞅：
[ [],[1],[2],[1,2] ]
你会发现这样一个规律：
subset([1,2,3]) - subset([1,2])
= [3],[1,3],[2,3],[1,2,3]
而这个结果，就是把 sebset([1,2]) 的结果中每个集合再添加上 3。
换句话说，如果 A = subset([1,2]) ，那么：
subset([1,2,3])
= A + [A[i].add(3) for i = 1..len(A)]
这就是一个典型的递归结构嘛，[1,2,3] 的子集可以由 [1,2] 追加得出，[1,2] 的子集可以由 [1] 追加得出，base case 显然就是当输入集合为空集时，输出子集也就是一个空集。
翻译成代码就很容易理解了：
vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) { // base case，返回一个空集 if (nums.empty()) return {{}}; // 把最后一个元素拿出来 int n = nums.back(); nums.pop_back(); // 先递归算出前面元素的所有子集 vector<vector<int>> res = subsets(nums); int size = res.size(); for (int i = 0; i < size; i++) { // 然后在之前的结果之上追加 res.push_back(res[i]); res.back().push_back(n); } return res; }
这个问题的时间复杂度计算比较容易坑人。我们之前说的计算递归算法时间复杂度的方法，是找到递归深度，然后乘以每次递归中迭代的次数。对于这个问题，递归深度显然是 N，但我们发现每次递归 for 循环的迭代次数取决于 res 的长度，并不是固定的。
根据刚才的思路，res 的长度应该是每次递归都翻倍，所以说总的迭代次数应该是 2^N。或者不用这么麻烦，你想想一个大小为 N 的集合的子集总共有几个？2^N 个对吧，所以说至少要对 res 添加 2^N 次元素。
那么算法的时间复杂度就是 O(2^N) 吗？还是不对，2^N 个子集是 push_back 添加进 res 的，所以要考虑 push_back 这个操作的效率：
vector<vector<int>> res = ... for (int i = 0; i < size; i++) { res.push_back(res[i]); // O(N) res.back().push_back(n); // O(1) }
因为 res[i] 也是一个数组呀，push_back 是把 res[i] copy 一份然后添加到数组的最后，所以一次操作的时间是 O(N)。
综上，总的时间复杂度就是 O(N*2^N)，还是比较耗时的。
空间复杂度的话，如果不计算储存返回结果所用的空间的，只需要 O(N) 的递归堆栈空间。如果计算 res 所需的空间，应该是 O(N*2^N)。
第二种通用方法就是回溯算法。旧文回溯算法详解写过回溯算法的模板：
result = [] def backtrack(路径, 选择列表): if 满足结束条件: result.add(路径) return for 选择 in 选择列表: 做选择 backtrack(路径, 选择列表) 撤销选择
只要改造回溯算法的模板就行了：
vector<vector<int>> res; vector<vector<int>> subsets(vector<int>& nums) { // 记录走过的路径 vector<int> track; backtrack(nums, 0, track); return res; } void backtrack(vector<int>& nums, int start, vector<int>& track) { res.push_back(track); // 注意 i 从 start 开始递增 for (int i = start; i < nums.size(); i++) { // 做选择 track.push_back(nums[i]); // 回溯 backtrack(nums, i + 1, track); // 撤销选择 track.pop_back(); } }
可以看见，对 res 的更新是一个前序遍历，也就是说，res 就是树上的所有节点：
二、组合
输入两个数字 n, k，算法输出 [1..n] 中 k 个数字的所有组合。
vector<vector<int>> combine(int n, int k);
比如输入 n = 4, k = 2，输出如下结果，顺序无所谓，但是不能包含重复（按照组合的定义，[1,2] 和 [2,1] 也算重复）：
[
[1,2],
[1,3],
[1,4],
[2,3],
[2,4],
[3,4]
]
这就是典型的回溯算法，k 限制了树的高度，n 限制了树的宽度，直接套我们以前讲过的回溯算法模板框架就行了：
vector<vector<int>>res; vector<vector<int>> combine(int n, int k) { if (k <= 0 || n <= 0) return res; vector<int> track; backtrack(n, k, 1, track); return res; } void backtrack(int n, int k, int start, vector<int>& track) { // 到达树的底部 if (k == track.size()) { res.push_back(track); return; } // 注意 i 从 start 开始递增 for (int i = start; i <= n; i++) { // 做选择 track.push_back(i); backtrack(n, k, i + 1, track); // 撤销选择 track.pop_back(); } }
backtrack 函数和计算子集的差不多，区别在于，更新 res 的地方是树的底端。
三、排列
输入一个不包含重复数字的数组 nums，返回这些数字的全部排列。
vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums);
比如说输入数组 [1,2,3]，输出结果应该如下，顺序无所谓，不能有重复：
[
[1,2,3],
[1,3,2],
[2,1,3],
[2,3,1],
[3,1,2],
[3,2,1]
]
回溯算法详解中就是拿这个问题来解释回溯模板的。这里又列出这个问题，是将「排列」和「组合」这两个回溯算法的代码拿出来对比。
首先画出回溯树来看一看：
我们当时使用 Java 代码写的解法：
List<List<Integer>> res = new LinkedList<>(); /* 主函数，输入一组不重复的数字，返回它们的全排列 */ List<List<Integer>> permute(int[] nums) { // 记录「路径」 LinkedList<Integer> track = new LinkedList<>(); backtrack(nums, track); return res; } void backtrack(int[] nums, LinkedList<Integer> track) { // 触发结束条件 if (track.size() == nums.length) { res.add(new LinkedList(track)); return; } for (int i = 0; i < nums.length; i++) { // 排除不合法的选择 if (track.contains(nums[i])) continue; // 做选择 track.add(nums[i]); // 进入下一层决策树 backtrack(nums, track); // 取消选择 track.removeLast(); } }
回溯模板依然没有变，但是根据排列问题和组合问题画出的树来看，排列问题的树比较对称，而组合问题的树越靠右节点越少。
在代码中的体现就是，排列问题每次通过 contains 方法来排除在 track 中已经选择过的数字；而组合问题通过传入一个 start 参数，来排除 start 索引之前的数字。
以上，就是排列组合和子集三个问题的解法，总结一下：
子集问题可以利用数学归纳思想，假设已知一个规模较小的问题的结果，思考如何推导出原问题的结果。也可以用回溯算法，要用 start 参数排除已选择的数字。
组合问题利用的是回溯思想，结果可以表示成树结构，我们只要套用回溯算法模板即可，关键点在于要用一个 start 排除已经选择过的数字。
排列问题是回溯思想，也可以表示成树结构套用算法模板，关键点在于使用 contains 方法排除已经选择的数字，前文有详细分析，这里主要是和组合问题作对比。
对于这三个问题，多观察递归树的结构，就可以理解代码的含义了。。