回溯算法与贪心算法是计算机科学中常用的两种算法。回溯算法是一种试探性的搜索算法，用于解决问题的最优解或者全部解，适用于一些需要逐步尝试的场景。而贪心算法则是一种局部最优选择的算法，每一步都选择当前状态下最优的选择，从而最终得到全局的最优解。这两种算法在算法设计和应用中有着广泛的应用场景。

回溯算法一般用于解决组合问题、排列问题、背包问题等。通过不断的尝试和回溯，我们可以找到问题的解决方案。贪心算法则通常用于解决最优路径问题、最小生成树问题等。它通过每一步的最优选择，逐步逼近最终结果。

回溯和贪心算法虽然在应用上有所区别，但它们都具有一定的局限性。回溯算法的时间复杂度较高，当问题规模增大时，可能会面临计算资源不足的困境。而贪心算法的局部最优选择不一定能得到全局的最优解。因此，在实际应用中，我们需要根据具体问题选择合适的算法。