Python 使用回溯时，如何可靠地跟踪答案？

我一直在尝试使用回溯来解决问题，但我在跟踪找到的答案方面遇到了问题

我的代码：

class Solution:
    def restore_ip(self, s):
        self.ans = []
        self.backtrack([], s)
        return self.ans

    def backtrack(self, path, s):
        if s == "" and len(path) == 4:
            #print(self.ans)
            self.ans.append(path)
            #print(self.ans)
            return

        if s == "" or len(path) >= 4:
            return

        for i in range(1, len(s)+1):
            if i > 3:
                break
            if int(s[:i]) > 255:
                break
            if i != 1 and s[0] == 0:
                break

            path.append(s[:i])
            self.backtrack(path, s[i:])
            path.pop()

a = Solution()
print(a.restore_ip("25525511135"))

当我试着运行这段代码时，它输出了这样的内容：

[[]，[]

； 但我预料到了这一点：

[[255]、[255]、[255]、[11]、[135]、[255]、[255]、[111]、[35]

； 当我在代码中取消对两个print（）的注释时，它输出以下内容：

[['255', '255', '11', '135']]
[['255', '255', '111', '35'], ['255', '255', '111', '35']]
[[], []]

由此，我推断我的逻辑总体上是正确的，但是

解决方案

类的

ans

变量中存储的答案不知怎么搞砸了

有人能帮我解决这个问题吗

---

谢谢，祝你今天愉快

python通过引用传递参数，因此附加到

ans

和

path.pop（）的
path
是对象

您需要复制指定给回溯的路径对象（
path.copy（）
在py3中，路径[：]

在py2中）：

self.backtrack（path.copy（），s[i:]
^^^^^^^^^^^

您应该通过返回值跟踪解决方案的状态

找到解决方案后，返回

True

并停止回溯

附言

您可以将方法转换为静态，因为答案与

解决方案

对象状态无关，因此可以使用不同的线程解决多个问题

class Solution:
    def restore_ip(self, s):
        self.ans = []
        self.backtrack([], s)
        return self.ans

    def backtrack(self, path, s):
        if s == "" and len(path) == 4:
            self.ans = path
            return True

        if s == "" or len(path) >= 4:
            return False

        for i in range(1, len(s)+1):
            if i > 3:
                break
            if int(s[:i]) > 255:
                break
            if i != 1 and s[0] == 0:
                break

            path.append(s[:i])
            if self.backtrack(path, s[i:]):
                return True
            path.pop()

a = Solution()
# ['255', '255', '11', '135']
print(a.restore_ip("25525511135"))