回溯算法（Backtracking Algorithm）是一种试探性的解决问题方法，主要用于解决约束满足问题。这类问题通常存在多个可能的解，且解的空间可以被形式化地表示出来。回溯算法通过逐步构造候选解并检验其合法性的方式来探索解空间，当遇到无效解或不符合约束条件的情况时，会撤销（回溯）部分或全部已作出的选择，然后转向其他可能的解路径继续搜索。

回溯算法的核心特点和步骤如下：

1. 定义解空间：确定问题的解的形式及其所有可能的候选解构成的空间。解空间可能是一个树形结构，其中每个节点代表一个部分解，而边则代表在当前状态下可能进行的选择。

2. 深度优先搜索：采用深度优先策略遍历解空间。这意味着算法首先沿着一个分支尽可能深地探索，直到遇到一个终止条件（如找到一个完整解、达到解空间的边界或遇到非法状态）。

3. 约束检查与剪枝：在搜索过程中，每当做出一个选择（扩展当前的部分解），立即检查新形成的解状态是否满足所有约束条件。如果不满足，则回溯至前一个状态，取消刚刚做出的选择，尝试其他可能性。这一过程称为剪枝，目的是尽早排除那些不可能产生有效解的分支，避免无谓的搜索。

4. 限界函数（可选）：为了进一步提高效率，有时会引入一个限界函数（bound function），用于在不完全检查一个解的情况下预测其潜在质量。如果当前解加上剩余的决策空间预估出的解的质量已经低于已知的良好解或目标阈值，则可以提前剪枝，无需继续沿该分支搜索。

5. 回溯：当遇到无效状态或到达解空间的边界未找到解时，算法会退回至上一个决策点，撤销最近一次选择，并尝试其他可行的选项。这个过程反复进行，直到找到一个有效的解或遍历完所有可能的解路径。

6. 记录解：当找到一个满足所有约束条件的有效解时，将其记录下来。回溯算法可以用来求问题的所有解，也可以在找到第一个解后停止，取决于具体需求。

回溯算法常用于解决如下类型的问题：

• 排列组合问题：如全排列、组合求解等，如八皇后问题、旅行商问题（TSP）的部分解搜索。

• 图着色问题：如地图着色问题、逻辑填字游戏（如数独）等，要求在满足特定规则下为图的各个部分分配颜色或填入数字。

• 电路板布线问题：在有限的空间内放置电子元件并连接它们，确保没有线路交叉。

• 整数规划问题：在满足整数约束的条件下求解线性规划问题，如背包问题的整数版本。

• 树结构问题：如生成解析树、二叉树遍历等问题。

回溯算法与贪心算法的主要区别在于，贪心算法在每一步选择时只考虑当前信息，不做任何回溯；而回溯算法则会在搜索过程中不断尝试、撤销和重新选择，具有更强的全局搜索能力。虽然回溯算法可能需要检查更多的状态，但对于那些不能通过贪心策略直接解决的复杂约束问题，它往往更为有效。