什么时候用

1. 题目中暗示了一个或多个解，并且要求我们详尽地列举出每一个解的内容时，一定要想到 DFS、想到递归回溯。
2. 题目经分析后，可以转化为树形逻辑模型求解。

为什么这样用

递归与回溯的过程，本身就是穷举的过程。题目中要求我们列举每一个解的内容，解从哪来？解是基于穷举思想、对搜索树进行恰当的剪枝后得来的。

这里需要大家注意到另一种问法：不问解的内容，只问解的个数。这类问题往往不用 DFS 来解，而是用动态规划（我们后面会学）。这里，大家先记下这个辨析，对以后做题会有帮助。

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怎么用

一个模型——树形逻辑模型；两个要点——递归式和递归边界。
树形逻辑模型的构建，关键在于找“坑位”，一个坑位就对应树中的一层，每一层的处理逻辑往往是一样的，这个逻辑就是递归式的内容。至于递归边界，要么在题目中约束得非常清楚、要么默认为“坑位”数量的边界。
用伪代码总结一下编码形式，大部分的解题都复合一下特征：

function xxx(入参) {
  前期的变量定义、缓存等准备工作 
  // 定义路径栈
  const path = []
  // 进入 dfs
  dfs(起点) 
  // 定义 dfs
  dfs(递归参数) {
    if(到达了递归边界) {
      结合题意处理边界逻辑，往往和 path 内容有关
      return   
    }
    // 注意这里也可能不是 for，视题意决定
    for(遍历坑位的可选值) {
      path.push(当前选中值)
      处理坑位本身的相关逻辑
      path.pop()
    }
  }
}