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：

1. 利用数组有序性
2. 仅跳过确定无效的后续值
3. 保留已处理分支的递归
4. 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！