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本文主要讲解组合的要点与细节，以及回溯算法的解题步骤，按照步骤思考更方便理解
c++和java代码如下，末尾
给定两个整数
n和k，返回范围[1, n]中所有可能的k个数的组合。你可以按 任何顺序 返回答案。
具体要点：
1. 首先，这道题的暴力解法是k层for循环，遍历所有的情况。但是这样子时间复杂度会很高。所以对于这类排列组合的问题，通常我们使用回溯算法来进行遍历，可以花一分钟参考回溯的前言概述。
2. 然后让我们来回顾一下回溯，回溯本质是一个树结构通常是由两个结构组成：for+递归。
其中，for用来表示树的宽度，遍历每层的集合元素集，可以理解一个节点有多少个孩子，这个for循环就执行多少次。
递归用来表示树的深度
3. 对于本题要求，我们需要先创建两个数组，一个用来存放最终的结果，一个用来存放过程中每次的结果
vector<vector<int>> res; //用来存放最终的结果
vector<int> temp; //用来存放过程中每次的结果
4. 接着我们就可以考虑回溯算法的实现，具体包括两部分：for循环+递归
首先，我们来考虑递归，说到递归，就要思考递归三要素：
- 递归函数参数与返回值
- 终止条件
- 单层递归逻辑
返回值：由于我们是直接操作数组，不像二叉树一样需要返回节点，所以递归的返回值是void
参数：回溯算法中的递归参数较多，我们在写代码过程中慢慢添加
终止条件：也就是我们收集结果的条件，当我们的temp存放的数量等于k时，就需要收集结果了
单层递归逻辑：添加当前元素a到temp中——a向下递归——移除刚才添加的元素a
其次，让我们考虑一下for循环的细节
for循环的起始值应该是什么呢？
这个细节是回溯中重要的点，因为本题是“组合”，所以不需要顺序，即{1，2}和{2，1}是一个意思，只保留一个，所以下一层递归时，起始值就+1，从而达到去重的目的。
void backtracing(int n, int k,vector<vector<int>>& res, vector<int> temp,int start) {//终止条件if (temp.size() == k) {//收集结果res.push_back(temp);return;}for (int i = start; i <= n; ++i) {temp.push_back(i);//添加当前元素backtracing(n, k, res, temp, i + 1);//相下递归，起始值+1temp.pop_back();//删除刚才添加的元素，实现回溯}return;}以上就是回溯的整体逻辑，让我们总结一下重要的细节：
- 递归的返回值
- 递归的终止条件
- for循环的起始值
在回溯过程中大家重点思考一下这几个细节点，有助于我们更好的实现代码
如果觉得我的讲解有一点帮助，十分感谢您的喜欢。
c++代码：
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;class Solution {
public:vector<vector<int>> combine(int n, int k) {//组合，不考虑顺序vector<vector<int>> res;vector<int> temp;backtracing(n, k, res, temp, 1);return res;}void backtracing(int n, int k,vector<vector<int>>& res, vector<int> temp,int start) {//终止条件if (temp.size() == k) {//收集结果res.push_back(temp);return;}for (int i = start; i <= n; ++i) {temp.push_back(i);//添加当前元素backtracing(n, k, res, temp, i + 1);//相下递归temp.pop_back();//删除刚才添加的元素，实现回溯}return;}};java代码
class Solution {public List<List<Integer>> combine(int n, int k) {List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>();List<Integer> temp = new ArrayList<>();backtracking(n, k, res, temp, 1);return res;}public void backtracking(int n, int k, List<List<Integer>> res, List<Integer> temp, int start) {//终止条件if (temp.size() == k) {res.add(new ArrayList<>(temp));return;}for (int i = start; i <= n; i++) {temp.add(i);backtracking(n, k, res, temp, i + 1);temp.remove(temp.size() - 1);}return;}
}