回溯算法是一种探索所有可能解决方案的算法，它尝试找到所有可能的解决方案。回溯算法通常用来解决那些：具有多个解决方案的问题，例如数独、八皇后等问题；解决方案个数极大的问题，如旅行商问题等。
回溯算法的基本流程：
1. 定义状态和状态之间的转移
2. 定义问题的解
3. 使用递归来遍历所有状态空间
4. 剪枝策略
使用回溯算法需要关注以下几点：
1. 状态如何定义：状态是问题的抽象，它用来表示一个问题的变化过程，如数独问题每一个格子是否填有数字就是一个状态。
2. 状态之间的转移：状态之间的转移指的是在某个状态下，如何构造出下一个状态。
3. 问题的解的定义：问题的解是指状态转移到某一状态下，达到了问题的最终目标。
4. 回溯：回溯就是在搜索状态的过程中，当搜索到一定深度后，发现后面的状态无法达到问题的目标，这时回溯到上一层状态，重新尝试其他可能的状态，在所有可能的状态尝试完后，如果还未找到解决方案，则回溯到上上一层状态，重新开始搜索直到找到问题的解。
以下两个示例可以进一步了解回溯算法的具体应用：
- 八皇后问题
在一个 8*8 的棋盘上放置 8 个皇后，使得任意两个皇后之间都不能在同一行、同一列、同一对角线上。如何放置 8 个皇后？
首先需要定义状态，这里定义为一个数组，表示每一行皇后所在的列数。然后需要定义状态之间的转移，即在第 i 行放置第 j 列的皇后，如果不满足条件则需要回溯。定义问题的解，则是所有列都填满后，表示找到了合法的解。
代码如下：
def queens(n: int):
res = []
path = [-1] * n
def backtrack(row: int):
if row == n:
res.append(path[:])
return
for col in range(n):
if check(row, col):
path[row] = col
backtrack(row + 1)
path[row] = -1
def check(row: int, col: int) -> bool:
for i in range(row):
if path[i] == col or abs(path[i] - col) == row - i:
return False
return True
backtrack(0)
return res
- 组合总和问题
给定一个无重复元素的数组 candidates 和一个目标数 target ，找出 candidates 中所有可以使数字和为 target 的组合。
定义状态为当前数组的下标 i，状态之间的转移为对每个数进行选或不选操作，问题解的定义则是数组中数的和为 target。
代码如下：
def combination_sum(candidates, target):
res = []
path = []
def backtrack(start, cur_sum):
if cur_sum == target:
res.append(path[:])
return
if cur_sum > target:
return
for i in range(start, len(candidates)):
path.append(candidates[i])
backtrack(i, cur_sum + candidates[i])
path.pop()
backtrack(0, 0)
return res
以上是回溯算法的基本流程和应用实例，希望可以帮助理解回溯算法。