算法框架
在问题的解空间（范围）树（数据结构）中，按深度优先搜索策略，
从根节点出发搜索，算法到任意点时判断包含解，若不包含则跳过回溯，
否则进入子树继续深度优先搜索
解空间：
可行解：满足约束条件、一个解空间子集（八皇后问题）
最优解：目标函数达到极值的可行解（TSP旅行商问题）
- 首先确定求解范围为n元式（X1,X2,X3,…Xn）解向量
- 确定显约束：对分量Xi的取值限定
- 定义解空间（树）：满足显约束的所有多元组构成解空间
- 隐约束：不同分量之间的约束
基本思想：确定解空间树后，回溯法从根节点出发，深度优先搜索
深度优先状态生成法：扩展节点：正在产生儿子节点、死节点：儿子节点已经产生、活结点：没有产生全部儿子节点，递归搜索
可解决问题：n皇后、图m着色、迷宫、01背包、子集和、装载
回溯法（试探法）：
将问题候选解按某一顺序逐一枚举和试探的过程
可能出现三种情况：
- 回溯：当前候选解不可能是最优或可行的，选择下一个候选解
- 试探：当满足要求仍可扩大范围时
- 解：满足所有要求
回溯类型、剪枝函数
剪枝函数（约束函数、限界函数）：减少计算量
剪去得不到最优解的子树
步骤：
- 定义解空间
- 确定解空间结构（一般是树）
- 深度优先搜索，在这个过程剪枝函数避免无效搜索
递归回溯：给定最终条件自动回溯
迭代回溯：
树类型
子集树：找出集合S的满足条件的子集（01背包）O（2n次方）
排列数：TSP问题
区别：子集树每次选择是有顺序的，排列数每次选择都是无序的O（n！）
