1.写出回溯法求解思路，求解步骤，剪枝函数类型，子集树的类型，递归回溯和迭代回溯框架

回溯法是一种通过枚举所有可能的解来求解问题的算法，其核心思想是“试错”，即在解空间中搜索可能的解，每到一个节点时，先尝试一种可能的选择，如果发现这种选择不能得到正确的解，就回溯到上一个节点，然后再尝试另一种可能的选择，直到找到正确的解或者所有的选择都尝试完毕。

回溯法的求解步骤如下：

1. 定义问题的解空间：确定问题的解空间，即问题的所有可能解的集合。

2. 确定搜索的过程：在解空间中搜索可能的解，搜索的过程通常是一个深度优先搜索过程。

3. 确定解的组成方式：确定问题的解的组成方式，即确定一个解是由哪些部分组成的。

4. 判断是否满足约束条件：在搜索的过程中，需要判断每个解是否满足约束条件，如果不满足约束条件，则回溯到上一个节点。

5. 判断是否是最优解：在搜索的过程中，需要判断每个解是否是最优解，如果不是，则回溯到上一个节点。

6. 输出结果：如果找到一个正确的解，就输出结果。

回溯法的剪枝函数类型通常有以下几种：

1. 可行性剪枝：在搜索的过程中，如果发现当前的解已经不能满足约束条件，就直接回溯到上一个节点。

2. 最优性剪枝：在搜索的过程中，如果发现当前的解已经不能成为最优解，就直接回溯到上一个节点。

3. 约束传播：在搜索的过程中，根据已经确定的变量的取值，推导出其他变量的取值范围，从而缩小搜索的空间。

子集树是回溯法中常用的一种搜索策略，其搜索的过程就是在一个集合中选择一些元素，使得这些元素构成的集合满足某些条件。

回溯法有两种实现方式：递归回溯和迭代回溯。递归回溯是指使用函数的递归调用来实现回溯过程，而迭代回溯是指使用循环来实现回溯过程。这两种实现方式的框架如下：

递归回溯框架：

def backtrack(路径, 选择列表):
    if 满足结束条件:
        结果.append(路径)
        return
    for 选择 in 选择列表:
        做出选择
        backtrack(路径, 选择列表)
        撤销选择

迭代回溯框架：

def backtrack(选择列表):
    stack = [(路径, 选择列表)]
    while stack:
        路径, 选择列表 = stack.pop()
        if 满足结束条件:
            结果.append(路径)
        for 选择 in 选择列表:
            做出选择
            stack.append((路径, 选择列表))
            撤销选择

以上就是回溯法求解思路、求解步骤、剪枝函数类型、子集树的类型以及递归回溯和迭代回溯框架的介绍。