回溯法，一般可以解决如下几种问题：
- 组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合
- 切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式
- 子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集
- 排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式
- 棋盘问题：N皇后，解数独等等
回溯法抽象为树形结构后，其遍历过程就是：for循环横向遍历，递归纵向遍历，回溯不断调整结果集。
子集问题分析：
- 时间复杂度：，因为每一个元素的状态无外乎取与不取，所以时间复杂度为，构造每一组子集都需要填进数组，又需要，最终时间复杂度：。
- 空间复杂度：，递归深度为n，所以系统栈所用空间为，每一层递归所用的空间都是常数级别，注意代码里的result和path都是全局变量，就算是放在参数里，传的也是引用，并不会新申请内存空间，最终空间复杂度为。
排列问题分析：
- 时间复杂度：，这个可以从排列的树形图中很明显发现，每一层节点为n，第二层每一个分支都延伸了n-1个分支，再往下又是n-2个分支，所以一直到叶子节点一共就是 n * n-1 * n-2 * ..... 1 = n!。每个叶子节点都会有一个构造全排列填进数组的操作（对应的代码：
result.push_back(path)），该操作的复杂度为。所以，最终时间复杂度为：n * n!，简化为。
- 空间复杂度：，和子集问题同理。
组合问题分析：
- 时间复杂度：，组合问题其实就是一种子集的问题，所以组合问题最坏的情况，也不会超过子集问题的时间复杂度。
- 空间复杂度：，和子集问题同理。
一般说道回溯算法的复杂度，都说是指数级别的时间复杂度，这也算是一个概括吧！
