「回溯算法」
题型一：排列、组合、子集相关问题 提示：这部分练习可以帮助我们熟悉「回溯算法」的一些概念和通用的解题思路。解题的步骤是：先画图，再编码。去思考可以剪枝的条件， 为什么有的时候用 used 数组，有的时候设置搜索起点 begin 变量，理解状态变量设计的想法。
- 全排列（中等）
- 全排列 II（中等）：思考为什么造成了重复，如何在搜索之前就判断这一支会产生重复；
- 组合总和（中等）
- 组合总和 II（中等）
- 组合（中等）
- 子集（中等）
- 子集 II（中等）：剪枝技巧同 47 题、39 题、40 题；
- 第 k 个排列（中等）：利用了剪枝的思想，减去了大量枝叶，直接来到需要的叶子结点；
- 复原 IP 地址（中等） 题型二：Flood Fill 提示：Flood 是「洪水」的意思，Flood Fill 直译是「泛洪填充」的意思，体现了洪水能够从一点开始，迅速填满当前位置附近的地势低的区域。类似的应用还有：PS 软件中的「点一下把这一片区域的颜色都替换掉」，扫雷游戏「点一下打开一大片没有雷的区域」。
下面这几个问题，思想不难，但是初学的时候代码很不容易写对，并且也很难调试。我们的建议是多写几遍，忘记了就再写一次，参考规范的编写实现（设置 visited 数组，设置方向数组，抽取私有方法），把代码写对。
- 图像渲染（Flood Fill，中等）
- 岛屿数量（中等）
- 被围绕的区域（中等）
- 单词搜索（中等） 说明：以上问题都不建议修改输入数据，设置 visited 数组是标准的做法。可能会遇到参数很多，是不是都可以写成成员变量的问题，面试中拿不准的记得问一下面试官
题型三：字符串中的回溯问题 提示：字符串的问题的特殊之处在于，字符串的拼接生成新对象，因此在这一类问题上没有显示「回溯」的过程，但是如果使用 StringBuilder 拼接字符串就另当别论。 在这里把它们单独作为一个题型，是希望朋友们能够注意到这个非常细节的地方。
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电话号码的字母组合（中等），题解；
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字母大小写全排列（中等）；
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括号生成（中等） ：这道题广度优先遍历也很好写，可以通过这个问题理解一下为什么回溯算法都是深度优先遍历，并且都用递归来写。 题型四：游戏问题 回溯算法是早期简单的人工智能，有些教程把回溯叫做暴力搜索，但回溯没有那么暴力，回溯是有方向地搜索。「力扣」上有一些简单的游戏类问题，解决它们有一定的难度，大家可以尝试一下。
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N 皇后（困难）：其实就是全排列问题，注意设计清楚状态变量，在遍历的时候需要记住一些信息，空间换时间；
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解数独（困难）：思路同「N 皇后问题」；
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祖玛游戏（困难）
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扫雷游戏（困难）
中等
给定一个 m x n 二维字符网格 board 和一个字符串单词 word 。如果 word 存在于网格中，返回 true ；否则，返回 false 。
单词必须按照字母顺序，通过相邻的单元格内的字母构成，其中“相邻”单元格是那些水平相邻或垂直相邻的单元格。同一个单元格内的字母不允许被重复使用。
示例 1：
输入：board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCCED"
输出：true
示例 2：
输入：board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "SEE"
输出：true
示例 3：
输入：board = [["A","B","C","E"],["S","F","C","S"],["A","D","E","E"]], word = "ABCB"
输出：false
提示：
m == board.length
n = board[i].length
1 <= m, n <= 6
1 <= word.length <= 15
board 和 word 仅由大小写英文字母组成
进阶：你可以使用搜索剪枝的技术来优化解决方案，使其在 board 更大的情况下可以更快解决问题？
简单
有一幅以 m x n 的二维整数数组表示的图画 image ，其中 image[i][j] 表示该图画的像素值大小。 你也被给予三个整数 sr , sc 和 newColor 。你应该从像素 image[sr][sc] 开始对图像进行 上色填充 。 为了完成 上色工作 ，从初始像素开始，记录初始坐标的 上下左右四个方向上 像素值与初始坐标相同的相连像素点， 接着再记录这四个方向上符合条件的像素点与他们对应 四个方向上 像素值与初始坐标相同的相连像素点，……，重复该过程。将所有有记录的像素点的颜色值改为 newColor 。 最后返回 经过上色渲染后的图像 。
示例 1:
输入: image = [[1,1,1],[1,1,0],[1,0,1]]，sr = 1, sc = 1, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,0],[2,0,1]]
解析: 在图像的正中间，(坐标(sr,sc)=(1,1)),在路径上所有符合条件的像素点的颜色都被更改成2。 注意，右下角的像素没有更改为2，因为它不是在上下左右四个方向上与初始点相连的像素点。
示例 2:
输入: image = [[0,0,0],[0,0,0]], sr = 0, sc = 0, newColor = 2
输出: [[2,2,2],[2,2,2]]
提示:
m == image.length
n == image[i].length
1 <= m, n <= 50
0 <= image[i][j], newColor < 216
0 <= sr < m
0 <= sc < n