本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决取物搭配问题。分享给大家供大家参考，具
本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决取物搭配问题。分享给大家供大家参考，具体如下：
问题
有5件不同的上衣，3条不同的裤子，4顶不同的帽子，从中取出一顶帽子、一件上衣和一条裤子作为一种搭配，问有多少种不同的搭配？
分析
换个角度看，现有头、身、腿三个元素，每个元素都有各自的几种状态。 头元素有['帽1', '帽2', '帽3', '帽4']共4种状态，身元素有['衣1', '衣2', '衣3', '衣4', '衣5']共5种状态，腿元素有['裤1', '裤2', '裤3']共3种状态 从头开始，自上而下，遍历每个元素的所有状态。
解的长度是固定的。
这里特别注意：每个元素的状态数目不同！！！
套用子集树模板即可
代码
```python
'''取物排列问题'''
n = 3 # 3个元素
头、身、腿3个元素各自的状态空间
a = [['帽1', '帽2', '帽3', '帽4'],
['衣1', '衣2', '衣3', '衣4', '衣5'],
['裤1', '裤2', '裤3']]
x = [0]*n # 一个解，长度固定，3元数组
X = [] # 一组解
冲突检测
def conflict(k):
return False # 无冲突
套用子集树模板
def match(k): # 到达第k个元素
global n, a, x, X
if k >= n: # 超出最尾的元素
print(x)
#X.append(x[:]) # 保存（一个解）
else:
for i in a[k]: # 直接a[k]，若间接则range(len(a[k]))。 遍历第k个元素的对应的所有选择状态，不同的元素状态数目不同
x[k] = i
if not conflict(k): # 剪枝
match(k+1)
测试
match(0) # 从头（第0个元素）开始
效果图
