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理论基础
回溯法和递归不可分割，回溯法是一种穷举的方法，通常需要剪枝来降低复杂度。回溯法有一个选择并退回的过程，可以抽象为树结构，回溯法的模板如下：
void backtracking(参数) {if (终止条件) {存放结果;return;}for (选择：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) {处理节点;backtracking(路径，选择列表); // 递归回溯，撤销处理结果}
}77. 组合
这道题是回溯的经典题目，按照递归三步走：
参数：
在这里要定义两个全局变量，一个用来存放符合条件单一结果，一个用来存放符合条件结果的集合。函数里一定有两个参数，既然是集合n里面取k个数，那么n和k是两个int型的参数。
然后还需要一个参数，为int型变量startIndex，这个参数用来记录本层递归的中，集合从哪里开始遍历（集合就是[1,...,n] ）。
回溯函数结束条件：
path这个数组的大小如果达到k，说明我们找到了一个子集大小为k的组合了，此时用result二维数组，把path保存起来，并终止本层递归。
单层搜索的过程
回溯法的搜索过程就是一个树型结构的遍历过程，在如下图中，可以看出for循环用来横向遍历，递归的过程是纵向遍历。
如此我们才遍历完图中的这棵树。for循环每次从startIndex开始遍历，然后用path保存取到的节点i。可以看出backtracking（递归函数）通过不断调用自己一直往深处遍历，总会遇到叶子节点，遇到了叶子节点就要返回。backtracking的下面部分就是回溯的操作了，撤销本次处理的结果。
此外：比较重要的剪枝部分：
可以剪枝的地方就在递归中每一层的for循环所选择的起始位置。
如果for循环选择的起始位置之后的元素个数 已经不足 我们需要的元素个数了，那么就没有必要搜索了。注意代码中i，就是for循环里选择的起始位置。
for (int i = startIndex; i <= n; i++) {
优化过程如下：
-
已经选择的元素个数：path.size();
-
还需要的元素个数为: k - path.size();
-
在集合n中至多要从该起始位置 : n - (k - path.size()) + 1，开始遍历
为什么有个+1呢，因为包括起始位置，我们要是一个左闭的集合。举个例子，n = 4，k = 3， 目前已经选取的元素为0（path.size为0），n - (k - 0) + 1 即 4 - ( 3 - 0) + 1 = 2。
最终详细代码如下：
class Solution
{
public:vector<int> path;vector<vector<int>> res;void backTracking(int n, int k, int startindex) {//endif (path.size() == k) {res.push_back(path);return;}// backtrackingfor (int i = startindex; i <= n - (k - path.size()) + 1; i++) {path.push_back(i);backTracking(n, k, i + 1);path.pop_back();}}vector<vector<int>> combine(int n, int k) {backTracking(n, k, 1);return res;}
};