输入一个字符串，打印出该字符串中字符的所有排列，例如，输入字符串 "abc",则 输出由字符 'a'、'b'、'c' 所能排列的所有字符串 ："abc" "acb" "bac" "bca" "cab" "cba"
在写一些概率统计题的模拟时，经常需要把A(n,n)、C(n,m)的排列组合全部列出来，这里记录一下A(n,n)全排列全部遍历的实现。根据概率论中的排列组合知识知道A(n,n)=n!=n*(n-1)…*1；最终结果的数量一共有n的阶乘，例如对于集合{1,2,3},有6种全排列。
从n个不同元素中任取m（m≤n）个元素，按照一定的顺序排列起来，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。
上一篇「一文学会递归解题」一文颇受大家好评，各大号纷纷转载，让笔者颇感欣慰，不过笔者注意到后台有读者有如下反馈
通过上一篇文章《return None来看递归函数流程解析》了解了递归函数的调用及执行之后，来看看如何应用吧。本篇文章将以DFS算法实现全排列为例，加深对递归的理解，顺便看看DFS算法中回溯（回退）机制的原理。
昨天又同学要去面试问到我关于字符全排列的问题，网上有现成的答案，但是看懂还是挺费劲的。
显然，对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。 如：R = {1,2,3}，其全排列如下： 1，2，3 1，3，2 2，1，3 2，3，1 3，1，2 3，2，1
公式P是指排列，从N个元素取M个进行排列。 公式C是指组合，从N个元素取M个进行组合，不进行排列。 N-元素的总个数 M参与选择的元素个数 ！-阶乘，如 9！＝9*8*7*6*5*4*3*2*1
上述方法虽然能够实现全排列，但是方法的复杂度还是很高。指数级别增长。因为要遍历很多没用的情况。所以当数据较大并不能高速处理。所以换一种思路处理。 设[a,b,c,d]为abcd的全排列 那么，该全排列就是 [1,2,3,4]（四个数的全排列）=
排列的第一位有三种可能:ABC,当第一位确定之后,第二位有两种可能,第三位只有一种可能.
全排列在近几年各大网络公司的笔试中出现的比较频繁 首先来看看题目是如何要求的。 用C++写一个函数, 如 Foo(const char *str), 打印出 str 的全排列, 如 abc 的全排列: abc, acb, bca, dac, cab, cba 一、 递归版本 1、算法简述 简单地说：就是第一个数分别以后面的数进行交换 E．g：E = （a , b , c），则 prem（E）= a.perm（b,c）+ b.perm（a,c）+ c.perm（a,b） 然后a.perm（b,c）=
处理递归的时候，采用两个字符串变量，一个存放固定前缀，一个 存放剩下的待处理的字符串。如：
排列组合问题是算法中比较常见的问题，这种题型的难点在于组合的数据量通常比较大，朴素写法的复杂度往往达到指数级别，一般都需要优化处理。看题之前，我们先来回顾一下排列和组合的定义。
http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7462447
输入一个长度为 n 字符串，打印出该字符串中字符的所有排列，你可以以任意顺序返回这个字符串数组。
全排列在近几年各大网络公司的笔试中出现的比较频繁 首先来看看题目是如何要求的（百度迅雷校招笔试题）。 用C++写一个函数, 如 Foo(const char *str), 打印出 str 的全排列, 如 abc 的全排列: abc, acb, bca, dac, cab, cba
递归算法是一种直接或间接调用原算法的算法，一个使用函数自身给出定义的函数被称为递归函数。利用递归算法可以将规模庞大的问题拆分成规模较小的问题，从而使问题简化。无论是递归算法还是递归函数，最大的特点都是“自己调用自己”。
递归的思想： 把⼀个⼤型复杂问题层层转化为⼀个与原问题相似，但规模较小的⼦问题来求解；直到⼦问题不能再被拆分，递归就结束了。所以递归的思考⽅式就是把⼤事化小的过程。
使用递归实现全排列。123实现全排列！ 法1： 上面定义了两个列表，一个列表存的是需要全排列的数据，另一个列表是当做栈来用的，可以把这个递归想成一棵树，在最顶端是包含所有值得列表，之后
上面定义了两个列表，一个列表存的是需要全排列的数据，另一个列表是当做栈来用的，可以把这个递归想成一棵树，在最顶端是包含所有值得列表，之后从这个列表中循环拿掉一个值，到了第二层，这时候栈里面存放的就是拿出来的那个数据，这一层的一个值里面就少了刚刚拿掉的值，一直到最后这个列表为空的时候，栈里面存的就是这个排列的结果，
题目： Given a collection of numbers, return all possible permutations.
“To Iterate is Human, to Recurs，Divine.” --- L. Peter Deutsch “迭代是人，递归是神” 第一次见有人这样说，让我受伤的心得到些许安慰...... 最近在琢磨算法，又见递归！ 这是个绕不过去的坎！
学过数学的人都知道，全排列的意思是什么。现在如何用计算机的编程语言实现数组的全排列呢？
我们在笔试中经常会遇到需要对字符串进行排列或者组合的题目。本篇文章对字符串的排列和组合进行递归版本的实现。
如果用多层循环来实现，那么……有多少个元素将需要有多少层循环，这样作为实现一个算法的角度来看显然是不可取的。
给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其所有可能的全排列 。你可以按任意顺序返回答案。
然后获取回文序列的左半部分(回文序列是对称的,而且如果中间有单个的字符,必然在中间,不用获取),然后对其进行全排列即可.
通常我们用这两条语句可以得到一个数组的全排列： sort(nums.begin(),nums.end()); //调用next_permutation求全排列的时候必须先给容器排序 do{ get_pirnt(nums) //这里是一个可以打印输出nums的函数 }while(next_permutation(nums.begin(),nums.end()); //调用该C++内置函数可以输出字典序大于当前nums的所有排列。 还可以自己写一个函数实现同样的功能，下面的函数使用递归，每次取出
。即。将每一个组合与一个二进制数相应起来。枚举二进制的同一时候，枚举每一个组合。如字符串：abcde，则有 00000———null 00001———a 00010 ——–b 00011———ab 00100———c … …
【问题描述】输入整数N( 1 <= N <= 10 )，生成从1~N所有整数的全排列。
回溯算法是一种经典的算法技术，它在解决组合、排列、子集和图问题等方面表现出色。本篇博客将详细解释回溯算法的原理，探讨回溯算法的应用，并通过实例代码演示它在问题求解中的灵活运用。
Hello，大家好，long time no see！在刷题和面试过程中，我们经常遇到一些排列组合类的问题，而全排列、组合、子集等问题更是非常经典问题。本篇文章就带你彻底搞懂全排列！
递归思想： 取出数组中第一个元素放到最后，即a[1]与a[n]交换，然后递归求a[n-1]的全排列
话说大诗人李白，一生好饮。幸好他从不开车。 一天，他提着酒壶，从家里出来，酒壶中有酒2斗。 他边走边唱： 无事街上走，提壶去打酒。 逢店加一倍，遇花喝一斗。 这一路上，他一共遇到店5次，遇到花10次， 已知最后一次遇到的是花，他正好把酒喝光了。 请你计算李白遇到店和花的次序，可以把遇店记为a，遇花记为b。则：babaabbabbabbbb 就是合理的次序。像这样的答案一共有多少呢？请你计算出所有可能方案的个数（包含题目给出的）。
定义： 程序直接或间接调用自身的编程技巧称为递归算法（Recursion）。 一个过程或函数在其定义或说明中又直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量
[ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]
vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums)
@toc 递归全排列问题（Java实现） 问题描述 生成 {1,2,…,n} 的所有 n! 个排列 算法 1. 固定位置放元素 --- 算法思想 - 生成元素{2,3,…,n}的所有排列，并且将元素1放到每个排列的开头 - 生成元素{1,3,…,n}的所有排列，并将数字2放到每个排列的开头 - 重复这个过程，直到元素{2,3,…,n-1}的所有排列都产生，并将元素n放到每个排列的开头 Java源代码 /* * 若尘 */ package perm; import java.util.Arr
最近在做蓝桥杯相关的试题的时候发现对数组元素进行排列组合的使用十分的广泛，而常见的排列组合类型的题目也是数据结构和算法的典型例题，所以今天在这里和大家分享一下我们在平常的开发过程中，常会用到的几种排列组合的类型和解法：
最近工作中碰到一个需求：我们的数据表有多个维度，任意多个维度组合后进行 group by 可能会产生一些”奇妙”的反应，由于不确定怎么组合，就需要将所有的组合都列出来进行尝试。
如果你不理解这三个词语的解释，没关系，我们后面会用「全排列」和「N 皇后问题」这两个经典的回溯算法问题来帮你理解这些词语是什么意思，现在你先留着印象。
最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。
分治法的思想：将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题，递归的求解这些子问题，然后再合并这些子问题的解来建立原问题的解。 分治法在每层递归是遵循的三个步骤： (1)分解原问题为若干个子问题，这些子问题是原问题的规模较小的实例。 (2)解决这些子问题，队规的求解各个子问题，当子问题规模足够小的时候，直接求解。 (3)合并这些子问题的解构成原问题的解。 显然归并排序是一个非常经典规矩的分治法的例子，鉴于之前已经写过一篇关于归并排序的博文，这里不在使用归并排序作为例子。 注意分治法的每一层递归中的第一步分
Given a collection of distinct integers, return all possible permutations.
我们刷leetcode的时候，经常会遇到回溯算法类型题目。回溯算法是五大基本算法之一，一般大厂也喜欢问。今天跟大家一起来学习回溯算法的套路，文章如果有不正确的地方，欢迎大家指出哈，感谢感谢~
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如何尝试走迷宫呢？遇到障碍物就从头 “回溯” 继续探索，这就是回溯算法的形象解释。
E.g：E = （a , b , c），则 prem（E）= a.perm（b,c）+ b.perm（a,c）+ c.perm（a,b）
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