在回溯算法的剪枝操作中：
if (sum + candidates[i] > target) break;
这个 break 既不等效于 return，也不会终止整个回溯过程。它只会终止当前层循环的后续迭代，而不会影响其他分支的回溯。让我用图解和示例详细说明：
🧩 执行流程对比
1. 使用 break 的流程：
for (int i = start; i < candidates.length; i++) {if (sum + candidates[i] > target) break; // 终止当前层循环// ... 递归调用 ...
}
2. 使用 return 的流程：
for (int i = start; i < candidates.length; i++) {if (sum + candidates[i] > target) return; // 终止整个函数// ... 递归调用 ...
}
🌳 树形结构图解（以 candidates=[2,3,6,7], target=7 为例）
当前层：start=0, sum=0
├─ i=0: 选2 → 进入下层（sum=2）
├─ i=1: 选3 → 进入下层（sum=3）
├─ i=2: 选6 → sum+6=6<7 → 继续
└─ i=3: 选7 → sum+7=7 → 有效组合
当处理到 i=2（值=6）时：
-
break的情况：
仅跳过当前层后续的 i=3（值=7），但已处理的 i=0,1,2 的分支会继续执行 -
return的情况：
直接终止整个当前函数，包括：- 跳过 i=3（值=7）
- 终止已处理的 i=2 分支的后续递归
- 终止已处理的 i=1 分支的后续递归
- 终止已处理的 i=0 分支的后续递归
🔍 为什么必须用 break 而不是 return？
1. 剪枝目标不同：
break只剪当前层后续的无效分支return会剪当前层所有分支（包括已开始但未完成的）
2. 排序特性的利用：
数组已排序（升序），所以当 sum + candidates[i] > target 时：
- 当前索引 i 之后的值都更大 → 肯定都超过 target
- 但当前索引 i 之前的值可能还有有效组合
✅ 正确剪枝示例
假设当前层：sum=5, candidates=[1,2,3,9,10], target=7
i=0: 5+1=6<7 → 继续递归
i=1: 5+2=7==7 → 找到有效组合
i=2: 5+3=8>7 → break
// 跳过9和10，但保留已处理的1和2
⚠️ 错误使用 return 的后果
i=0: 5+1=6<7 → 继续递归
i=1: 5+2=7==7 → 找到有效组合
i=2: 5+3=8>7 → return // 灾难！
// 将丢失1和2分支的后续递归结果
💡 关键总结
| 操作 | 影响范围 | 适用场景 |
|---|---|---|
break | 仅终止当前层后续循环 | 排序后剪枝后续无效值 |
return | 终止整个当前函数 | 确定后续所有分支都无效时 |
continue | 跳过当前迭代继续下一个 | 需要跳过特定值但继续尝试其他值 |
在组合求和的剪枝中，break 是最精确的工具：
- 利用数组有序性
- 仅跳过确定无效的后续值
- 保留已处理分支的递归
- 最大化减少无效计算同时保证结果完整
这就是为什么我们使用 break 而不是 return——它像精准的外科手术刀，只切除病变部位而不伤及健康组织！
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