优势与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优势在于它能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优点与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优点在于能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优点与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优点在于能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优势与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优势在于它能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间

优点与局限性 回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的 优点在于能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。 然而，在处理大规模或者复杂问题时，回溯算法的运行效率可能难以接受。 ‧ 时间：回溯算法通常需要遍历状态空间的所有可能，时间复杂度可以达到指数阶或阶乘阶。 ‧ 空间：在递归调用中需要保存当前的状态（例如路径、用于剪枝的辅助变量等），当深度很大时，空间