来源：labuladong

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> 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> permute(int[] nums) { // 记录「路径」 LinkedList track = new LinkedList<>(); backtrack(nums, track); return res; } void backtrack(int[] nums, LinkedList 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，不同之处在于使用 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，关键区别在于回溯树的结构，不妨多观察递归树的结构，很自然就可以理解代码的含义了。