回溯题频繁、面试友好，一个模板能解决大部分。
模板：每个决策点尝试每个合法选择→递归→撤销（pop）。三步曲："选→递→回"。
子集：每个元素选或不选，2^n个输出。每个节点都收集path。
组合：子集+大小为k约束（path.size>k剪枝，或靠start指针限制）。
排列：顺序有意义。维护used[]或原地交换。n!个输出。
剪枝：排序后跳重复、剩余不够达标（子集和）就剪、对比已知最优值剪。
一个模板：`void dfs(path, state){ if(终止){收集path; return;} for(choice in 可选(state)){ 做选择; dfs(path+choice, 下一状态); 撤销; } }`。子集每次递归都收集（无终止门），排列用visited[]跳已选，组合内循环从i+1开始。重复数据我先排序再`if i>start && nums[i]==nums[i-1] 跳`。剪枝决定过不过TLE——子集和里已超就砍、N皇后里用集合存对角线O(1)判断。递归树形状告诉我最坏复杂度：子集2^n、排列n!。
显式撤销比每次复制path易于推理。
visited[]比从list里删O(1)，从list删O(n)。
即答侠给了子集/排列/组合的单页cheat sheet，附带去重模板。
回溯就是DFS，多了显式撤销步骤所以能探下一个选择。DFS是更宽的概念。
任何单调上界能证明"这支没戏"时。先排序常常能开启剪枝机会。