① @回溯法求解0-1背包问题，TSP旅行商问题有妙招，从全排列说起
回溯法是一种解决问题的策略，尤其适用于像0-1背包问题和TSP旅行商问题这样的组合优化问题。让我们一步步来看。
首先，回溯法从探明问题的解空间开始。以全排列问题为例，对集合{1, 2, 3}，我们通过枚举所有可能的排列组合，如从1开始，后续有{1, 2}和{1, 3}两种选择，继续递归下去，直到所有排列都被考虑。最终得到解空间：{{1, 2, 3}, {1, 3, 2}, {2, 1, 3}, {2, 3, 1}, {3, 1, 2}, {3, 2, 1}}。
对于0-1背包问题，物品的选择形成一个决策树，每件物品的选择或不选择都构成一个可能的解。例如，6件物品的解空间可能包括{11, 10, 01, 00}等。通过递归地尝试所有组合，直到达到背包容量限制或所有物品都选择或不选择。
TSP旅行商问题则是寻找一个路径，让旅行商访问所有城市且仅一次，返回起点。比如从北京出发，计算北京到上海、合肥等城市的最短路线，形成一个完整的回溯搜索过程。
使用回溯法，我们可以设计算法来求解这些问题。对于每个问题，我们都会有一个判别函数来决定当前选择是否可行，然后迭代或回溯，直到找到最优解。通过编程实现，如Python代码，可以实际执行这些算法并得到结果。
总结一下，回溯法在0-1背包问题和TSP问题中，通过构建解空间、设计策略和执行搜索，帮助我们找到最优解。现在你了解了这种方法的基本原理和应用。