バックトラッキング（Backtracking）は、問題解決や探索アルゴリズムの一種であり、解の候補を探索する際に、誤った選択や進行があった場合に、一歩戻って別の選択肢を試す方法です。
バックトラッキングは、主に組み合わせ最適化問題や制約充足問題など、解空間を探索する際に使用されます。典型的な例としては、ナンバープレースや数独のようなパズルゲームがあります。
バックトラッキングのアルゴリズムは、次の手順で進行します：
1. 問題の制約や条件を定義します。
2. 解の候補を選択し、制約や条件に従って検証します。
3. もし制約や条件に違反していれば、選択した候補は誤りとして却下します。
4. 前のステップに戻り、別の候補を選択して検証を繰り返します。
5. 解が見つかるまでステップ3と4を繰り返します。もし解が見つからなければ、問題は解けないと判断されます。
バックトラッキングは効率的なアルゴリズムではありません。問題の解空間が非常に広範囲である場合や、制約が非常に複雑な場合には、全ての可能性を網羅的に探索する必要があり、計算量が増えることがあります。しかし、制約や条件に基づいて解の候補を絞り込んでいくため、効率的な探索が可能な場合もあります。
