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以leetcode257题为例 

相信这道题大家都很容易做出来，仅仅需要一个前序遍历即可

算法原理分析 

但这里我们要着重利用例题去分析回溯->"恢复现场"

我们在写dfs的时候，必然会用到回溯，用到回溯就必然有“恢复现场”

很多同学在意识到别人写回溯是因为别人利用了“恢复现场”

也就是”恢复现场“->回溯

我们要理解回溯->”恢复现场“

在前面的学习中，我们知道了全局变量的重要性

 

我们这里当然可以传两个全局变量，一个是字符串数组ret，每次遍历到叶子节点就是一条路径

直接存入ret即可

一个是path全局变量，用于记录路径的，比如你递归到2，那此时path：1->2->

遍历左边时，path:1->2->4（因为path是叶子结点，所以存入ret），那我们是不是要回溯到2

path：1->2->（变成这样的操作太麻烦了，包括你接着遍历到右边，又要回溯回来，path修改不方便） 

此时我们发现设一个全局变量去恢复现场很困难（为什么我们还要掌握这种方法，因为在做难题时，这种方法恢复现场反而容易）

那我们此时要重新想一个方法恢复现场，那就是通过函数头的设计

为什么我没有直接引入函数头的设计？？？

因为这样不能很好的体会到回复现场，我们在设计全局变量path恢复现场时要删掉多余的东西才能返回，这里要着重理解恢复现场的现象/作用

函数头的设计作用就是恢复现场，帮我们删掉多余的东西，由于是传参的时候，所以我们不能很好的看到恢复现场的特性（就是每进入到新的一层我就创一个全新的path，然后接着通过传参传下去）

 

第一层的path和第二层的path不一样，第一层path经过处理后才传到第二层

你从第二层返回第一层依旧用的是第一层的path

所以path的删除和增加是通过函数头的设计（函数传参）完成的

总结：

全局变量的path：需要我们手动恢复现场（需要掌握，因为难题中会用到这种方法）

函数头的path：函数自动帮我们完成恢复现场 （难题不易设计函数头）

代码编写：

回溯的恢复现场在哪？？？

dfs(root->left,path);//这一句完之后就回溯了

而且你没有改变这一层的path，这一层的path还是原来那个path

你传进去的那个path进去之后是下一层的，你回退到这一层根本没有改变

函数自动帮我们恢复现场了

注意这里不要加&（引用）引用就类似全局变量； 

这样编写就是剪枝了，先判断为不为nullptr，如果是，压根就不进去深度搜索了

就是一个剪枝操作