回溯算法的每个递归步骤中的操作顺序对特定算法的效率有多重要？
例如
在骑士之旅的问题。
骑士被放在一块空木板的第一块上，然后移动根据国际象棋规则，每个方格必须访问一次。
在每个步骤中，有8种可能的（一般）移动方式。
int xMove[8] = { 2, 1, -1, -2, -2, -1, 1, 2 };
int yMove[8] = { 1, 2, 2, 1, -1, -2, -2, -1 };
如果我把这个订单改成。。。
int xmove[8] = { -2, -2, 2, 2, -1, -1, 1, 1};
int ymove[8] = { -1, 1,-1, 1, -2, 2, -2, 2};
现在，对于n*n板最多n=6两种操作顺序都不会影响执行时间的任何可见变化，
但如果它是n>=7
第一个操作（移动）命令的执行时间比后一个要短得多。在这种情况下，生成所有的O（m！）运算顺序并测试算法是不可行的。那么，我如何确定这些算法在特定移动顺序上的性能，或者更确切地说，如何可能达到一个（或一组）操作顺序，从而使算法在执行时间方面更高效。
从数学/CS的角度来看，这是一个有趣的问题。对于给定的CCD_ 1，肯定存在最有效的排列（或排列集）。我不知道在所有的CCD_ 2中是否有一个置换是最有效的。我想不会。在所有n中，可能存在一个"平均"更好的排列（无论您如何定义）。
如果我的任务是找到一个有效的排列，我可能会尝试做以下事情：我会生成一个固定数量的随机生成的移动顺序x。衡量他们的效率。对于每一个随机生成的移动集，随机创建固定数量的靠近原始移动集的排列。计算它们的效率。现在你有了比一开始更多的排列。取表现最好的x，重复。这将提供一些局部最大化算法，但我不知道它是否会导致全局最大化算法。