hello-algo/ru/docs/chapter_backtracking/summary.md

# Резюме

### Ключевые выводы

- Алгоритм поиска с возвратом по своей сути является методом полного перебора: он ищет решения путем обхода пространства решений в глубину. Во время поиска он фиксирует решения, удовлетворяющие условиям, пока не найдет все такие решения или пока обход не завершится.
- Процесс backtracking состоит из двух частей: попытки и отката. Он с помощью поиска в глубину пробует разные варианты выбора; когда встречается состояние, не удовлетворяющее ограничениям, алгоритм отменяет предыдущий выбор, возвращается к прошлому состоянию и продолжает пробовать другие варианты. Попытка и откат являются двумя противоположными по направлению действиями.
- Задачи backtracking обычно содержат несколько ограничений, которые можно использовать для обрезки. Обрезка позволяет заранее завершать ненужные ветви поиска и тем самым значительно повышать эффективность.
- Алгоритм backtracking в первую очередь применяется для решения поисковых задач и задач с ограничениями. Задачи комбинаторной оптимизации тоже можно решать с его помощью, но для них часто существуют более эффективные или более подходящие методы.
- Задача о перестановках нацелена на поиск всех возможных перестановок элементов данного множества. Мы используем массив для записи того, был ли выбран каждый элемент, и отсекаем ветви, где один и тот же элемент выбирается повторно, чтобы гарантировать однократный выбор каждого элемента.
- В задаче о перестановках, если во множестве присутствуют повторяющиеся элементы, в итоговом результате возникнут повторяющиеся перестановки. Поэтому нужно ограничить выбор равных элементов так, чтобы в каждом раунде каждый из них выбирался только один раз; обычно это реализуется с помощью хеш-множества.
- Цель задачи о сумме подмножеств - найти все подмножества данного множества, сумма которых равна целевому значению. В множестве порядок элементов не важен, однако процесс поиска порождает результаты во всех возможных порядках, из-за чего появляются повторяющиеся подмножества. Поэтому перед запуском backtracking мы сортируем данные и вводим переменную, указывающую начальную точку обхода в каждом раунде, чтобы отсечь ветви, создающие дубликаты.
- В задаче о сумме подмножеств равные элементы массива также порождают повторяющиеся множества. При наличии предварительной сортировки их можно отсекать, проверяя равенство соседних элементов, и тем самым гарантировать, что в каждом раунде равные элементы будут выбираться только один раз.
- Задача о $n$ ферзях состоит в поиске способов разместить $n$ ферзей на доске размера $n \times n$ так, чтобы никакие два ферзя не атаковали друг друга. Ограничения этой задачи включают строки, столбцы, главные диагонали и побочные диагонали. Чтобы выполнить ограничение по строкам, используется построчная стратегия размещения, гарантирующая по одному ферзю в каждой строке.
- Обработка ограничений по столбцам и диагоналям устроена похожим образом. Для ограничения по столбцам используется массив, фиксирующий наличие ферзя в каждом столбце. Для диагоналей используются два массива, записывающие наличие ферзей на главных и побочных диагоналях. Основная сложность здесь состоит в том, чтобы найти закономерность индексов строк и столбцов клеток, лежащих на одной и той же главной или побочной диагонали.

### Q & A

**Q**: Как понять связь между поиском с возвратом и рекурсией?

В целом backtracking - это скорее "алгоритмическая стратегия", а рекурсия больше похожа на "инструмент".

- Алгоритмы поиска с возвратом обычно реализуются на основе рекурсии. Однако backtracking - это лишь один из вариантов применения рекурсии, а именно ее использование в поисковых задачах.
- Структура рекурсии отражает парадигму разбиения на подзадачи и часто применяется для решения задач divide and conquer, backtracking, динамического программирования (мемоизированной рекурсии) и других подобных задач.