什么时候需要回溯？
通过最近的做题，有了一个新的理解，什么时候回溯，回溯谁？
如果这是一个带入dfs的参数，那么他就不需要回溯，dfs就是一种做选择，二叉树上搜索也是一种做选择，分别是左子树，右子树都是一种选择。选择改变的，如果并不是参数，而是全局变量，那就需要撤销这次选择带来的影响。 就需要回溯对于这个全局变量的改变的状态

当从上一层的状态变为下一层的状态有多种可能的时候，
不同种的可能可能是不同的答案，由上一层的状态变为下一层的状态，需要回溯到上一层的状态再变为下一层状态的另一种情况
这时候就需要回溯
枚举过程中，去尝试

回溯的位置，要把这一层的状态都尝试完，再回溯到上一个状态，以上一个状态去尝试另一种方法
https://www.acwing.com/problem/content/description/45/
简单的例题
cur += val;
path.add(val);
if(cur == target && root.left == null && root.right == null)
res.add(new ArrayList<>(path));
dfs(root.left, cur);
dfs(root.right, cur);
cur -= val;
path.remove(path.size() - 1);
要在分别遍历完左右子树，再回溯到上一个状态，也就是另一个分支

//暂时的理解，有深入理解再更新
DFS
什么时候 DFS要返回一个值，

例如361，dfs
这个题就是DFS，并不休要回溯，因为是遍历二叉树，并不是求方案个数，求排列组合那种需要判断不同分支
会带来不一样的结果， 所以这个仅仅是DFS 搜索
什么时候DFS需要返回值，什么void，个人目前的理解，就是如果DFS到底了，
要对原来的进行变化， 会产生一个新的状态，那么就要return一个值
例如361 题， 当搜索到叶节点时候，要删除叶节点，这里就让叶节点返回null, 就生成了一颗新的树

1. Maximum Path Quality of a Graph
   这也是一道暴搜问题

文章开头说的一段对于回溯的理解，有一点模糊的地方，这道题就很好的表示了这点

for(int[] t : graph.getOrDefault(start, new ArrayList<>())){
            int nextNode = t[0];
            int time = t[1];
            //curTime += time;
            dfs(nextNode, curTime + time, curValue);
            //curTime -= time;
        }

如果先将curTime += time, 再把curTime代入下一层，那就要回溯，因为相当于在这一层的时候改变了状态，那就要回溯到原来的状态，如果是直接dfs curTime + time，那就不需要回溯了，因为对于curTime来说，你并没有改变他