Add the summary of backtracking (#561)

docs/chapter_backtracking/backtracking_algorithm.md

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 「回溯算法 Backtracking Algorithm」是一种通过穷举来解决问题的方法，它的核心思想是从一个初始状态出发，暴力搜索所有可能的解决方案，当遇到正确的解则将其记录，直到找到解或者尝试了所有可能的选择都无法找到解为止。
 
-回溯算法通常采用「深度优先搜索」来遍历解空间。在二叉树章节中，我们提到前序、中序和后序遍历都属于深度优先搜索。下面，我们从二叉树的前序遍历入手，逐步了解回溯算法的工作原理。
+回溯算法通常采用「深度优先搜索」来遍历解空间。在二叉树章节中，我们提到前序、中序和后序遍历都属于深度优先搜索。下面，我们将从前序遍历入手，逐步了解回溯算法的工作原理。
 
 !!! question "例题一"
 
@@ -277,14 +277,14 @@
 
 为了更清晰地分析算法问题，我们总结一下回溯算法中常用术语的含义，并对照例题三给出对应示例。
 
-| 名词                | 定义                                                         | 例题三                                                   |
+| 名词                | 定义                                                                                                   | 例题三                                                               |
-| ------------------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
+| ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ | -------------------------------------------------------------------- |
-| 解 Solution         | 解是满足问题特定条件的答案。回溯算法的目标是找到一个或多个满足条件的解 | 根节点到节点 $7$ 的所有路径，且路径中不包含值为 $3$ 的节点   |
+| 解 Solution         | 解是满足问题特定条件的答案。回溯算法的目标是找到一个或多个满足条件的解                                 | 根节点到节点 $7$ 的所有路径，且路径中不包含值为 $3$ 的节点           |
-| 状态 State          | 状态表示问题在某一时刻的情况，包括已经做出的选择             | 当前已访问的节点路径，即 `path` 节点列表                     |
+| 状态 State          | 状态表示问题在某一时刻的情况，包括已经做出的选择                                                       | 当前已访问的节点路径，即 `path` 节点列表                             |
-| 约束条件 Constraint | 约束条件是问题中限制解的可行性的条件，通常用于剪枝           | 要求路径中不能包含值为 $3$ 的节点                            |
+| 约束条件 Constraint | 约束条件是问题中限制解的可行性的条件，通常用于剪枝                                                     | 要求路径中不能包含值为 $3$ 的节点                                    |
 | 尝试 Attempt        | 尝试是在搜索过程中，根据当前状态和可用选择来探索解空间的过程。尝试包括做出选择，更新状态，检查是否为解 | 递归访问左（右）子节点，将节点添加进 `path` ，判断节点的值是否为 $7$ |
-| 回退 Backtracking   | 回退指在搜索中遇到到不满足约束条件或无法继续搜索的状态时，撤销前面做出的选择，回到上一个状态 | 当越过叶结点、结束结点访问、遇到值为 $3$ 的节点时终止搜索，函数返回 |
+| 回退 Backtracking   | 回退指在搜索中遇到到不满足约束条件或无法继续搜索的状态时，撤销前面做出的选择，回到上一个状态           | 当越过叶结点、结束结点访问、遇到值为 $3$ 的节点时终止搜索，函数返回  |
-| 剪枝 Pruning        | 剪枝是根据问题特性和约束条件避免无意义的搜索路径的方法，可提高搜索效率 | 当遇到值为 $3$ 的节点时，则终止继续搜索                      |
+| 剪枝 Pruning        | 剪枝是根据问题特性和约束条件避免无意义的搜索路径的方法，可提高搜索效率                                 | 当遇到值为 $3$ 的节点时，则终止继续搜索                              |
 
 !!! tip
 
@@ -748,4 +748,15 @@
 - 旅行商问题：在一个图中，从一个点出发，访问所有其他点恰好一次后返回起点，求最短路径。
 - 最大团问题：给定一个无向图，找到最大的完全子图，即子图中的任意两个顶点之间都有边相连。
 
-在接下来的章节中，我们将一起攻克几个经典的回溯算法问题。
+请注意，回溯算法通常不是解决组合优化问题的最优方法。0-1 背包问题通常使用动态规划解决；旅行商是一个 NP-Hard 问题，常用解决方法有遗传算法和蚁群算法等；最大团问题是图轮中的一个经典 NP-Hard 问题，通常用贪心算法等启发式算法来解决。
+
+## 优势与局限性
+
+回溯算法本质上是一种深度优先搜索算法，它尝试所有可能的解决方案直到找到满足条件的解。这种方法的优势在于它能够找到所有可能的解决方案，而且在合理的剪枝操作下，具有很高的效率。
+
+然而，在处理大规模或者复杂问题时，**回溯算法的运行效率可能难以接受**。这是因为在最坏的情况下，回溯算法需要遍历解空间的所有可能解。例如，求解 $n$ 皇后问题的时间复杂度可以达到 $O(n!)$ 。回溯算法的空间复杂度也可能较高。因为在每一次递归调用时，都需要保存当前的状态（例如选择路径、用于剪枝的辅助变量等），对于深度很大的递归，空间需求可能会变得非常大。
+
+即便如此，**回溯算法仍然是某些搜索问题和约束满足问题的最佳解决方案**。对于这些问题，由于我们无法预测哪些选择可生成有效的解，因此我们必须对所有可能的选择进行遍历。在这种情况下，**关键是如何进行效率优化**：
+
+- 上文介绍过的剪枝是一种常用的优化方法。它可以避免搜索那些肯定不会产生有效解的路径，从而节省时间和空间。
+- 另一个常用的优化方法是加入「启发式搜索 Heuristic Search」策略，它在搜索过程中引入一些策略或者估计值，从而优先搜索最有可能产生有效解的路径。

docs/chapter_backtracking/subset_sum_problem.md

@@ -6,11 +6,11 @@
 
 例如，输入集合 $\{3, 4, 5\}$ 和目标整数 $9$ ，由于集合中的数字可以被重复选取，因此解为 $\{3, 3, 3\}, \{4, 5\}$ 。请注意，子集是不区分元素顺序的，例如 $\{4, 5\}$ 和 $\{5, 4\}$ 是同一个子集。
 
-## 参考全排列解法
+## 从全排列引出解法
 
-从回溯算法的角度看，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素和”，当元素和等于 `target` 时，就将子集记录至结果列表。
+类似于上节全排列问题的解法，我们可以把子集的生成过程想象成一系列选择的结果，并在选择过程中实时更新“元素和”，当元素和等于 `target` 时，就将子集记录至结果列表。
 
-与上节全排列问题不同的是，本题允许重复选取同一元素，因此无需借助 `selected` 布尔列表来记录元素是否已被选择。我们可以对全排列代码进行小幅修改，初步得到解题代码。
+而与全排列问题不同的是，本题允许重复选取同一元素，因此无需借助 `selected` 布尔列表来记录元素是否已被选择。我们可以对全排列代码进行小幅修改，初步得到解题代码。
 
 === "Java"
 
@@ -217,7 +217,7 @@
 
 ![子集和 I 回溯过程](subset_sum_problem.assets/subset_sum_i.png)
 
-## 考虑相等元素
+## 相等元素剪枝
 
 !!! question
 

docs/chapter_backtracking/summary.md

@@ -0,0 +1,12 @@
+# 小结
+
+- 回溯算法本质是穷举法，通过对解空间进行深度优先遍历来寻找符合条件的解。在搜索过程中，遇到满足条件的解则记录，直至找到所有解或遍历完成后结束。
+- 回溯算法的搜索过程包括尝试与回退两个部分。它通过深度优先搜索来尝试各种选择，当遇到不满足约束条件的情况时，则撤销上一步的选择，退回到之前的状态，并继续尝试其他选择。尝试与回退是两个方向相反的操作。
+- 回溯问题通常包含多个约束条件，它们可用于实现剪枝操作。剪枝可以提前结束不必要的搜索分支，大幅提升搜索效率。
+- 回溯算法主要可用于解决搜索问题和约束满足问题。组合优化问题虽然可以用回溯算法解决，但往往存在更高效率或更好效果的解法。
+- 全排列问题旨在搜索给定集合的所有可能的排列。我们借助一个数组来记录每个元素是否被选择，剪枝掉重复选择同一元素的搜索分支，确保每个元素只被选择一次。
+- 在全排列问题中，如果集合中存在重复元素，则最终结果会出现重复排列。我们需要约束相等元素在每轮中只能被选择一次，这通常借助一个哈希表来实现。
+- 子集和问题的目标是在给定集合中找到和为目标值的所有子集。集合不区分元素顺序，而搜索过程会输出所有顺序的结果，产生重复子集。我们在回溯前将数据进行排序，并设置一个变量来指示每一轮的遍历起点，从而将生成重复子集的搜索分支进行剪枝。
+- 对于子集和问题，数组中的相等元素会产生重复集合。我们利用数组已排序的前置条件，通过判断相邻元素是否相等实现剪枝，从而确保相等元素在每轮中只能被选中一次。
+- $n$ 皇后旨在寻找将 $n$ 个皇后放置到 $n \times n$ 尺寸棋盘上的方案，要求所有皇后两两之间无法攻击对方。该问题的约束条件有行约束、列约束、主对角线和副对角线约束。为满足行约束，我们采用按行放置的策略，保证每一行放置一个皇后。
+- 列约束和对角线约束的处理方式类似。对于列约束，我们利用一个数组来记录每一列是否有皇后，从而指示选中的格子是否合法。对于对角线约束，我们借助两个数组来分别记录该主、副对角线是否存在皇后；难点在于找处在到同一主（副）对角线上格子满足的行列索引规律。

mkdocs.yml

@@ -211,6 +211,7 @@ nav:
     - 12.2.   全排列问题: chapter_backtracking/permutations_problem.md
     - 12.3.   子集和问题（New）: chapter_backtracking/subset_sum_problem.md
     - 12.4.   N 皇后问题: chapter_backtracking/n_queens_problem.md
+    - 12.5.   小结: chapter_backtracking/summary.md
   - 13.     附录:
     - 13.1.   编程环境安装: chapter_appendix/installation.md
     - 13.2.   一起参与创作: chapter_appendix/contribution.md