leetcode刷题（javaScript）——回溯、递归、dfs相关场景题总结

回溯算法是对树形或者图形结构执行一次深度优先遍历，实际上类似枚举的搜索尝试过程，在遍历的过程中寻找问题的解。深度优先遍历有个特点：当发现已不满足求解条件时，就返回，尝试别的路径。此时对象类型变量就需要重置成为和之前一样，称为「状态重置」。

许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有「通用解题方法」的美称。实际上，回溯算法就是暴力搜索算法。

当涉及到回溯、递归、深度优先搜索（DFS）相关的场景题时，通常可以将它们放在一起综合考虑，因为它们之间有一定的联系和相互影响。以下是一些相关的LeetCode场景题：

• 组合、排列问题：组合总和、全排列。通常使用回溯算法来解决组合、排列问题。在回溯过程中，需要注意剪枝优化，避免重复计算。
• 括号生成：解题技巧：使用递归和回溯算法生成有效的括号组合。在递归的过程中，需要考虑有效性条件，及时剪枝。
• 岛屿问题：岛屿数量、岛屿的最大面积等。在DFS中，需要遍历地图上的每个点，将连通的岛屿标记并计数。
• 子集、子集和：使用递归和回溯算法生成所有可能的子集&#x