整体思路是利用回溯加去重的方式，在具体递归的过程中类似于一棵决策树，首先定义一个用于递归的函数，分别传递原数组的引用、暂存数组索引的引用、目标数组的引用、递归深度、哈希表对象，如果递归的深度与原数组的长度相同，那么就在暂存数组中使用索引取出原数组的值，将更新变量转换为字符串，因为在Js中对象也是以HashTable进行存储的，便可以直接利用Js对象来实现哈希表，将转换的字符串作为键值放置于哈希表，目的是之后再次出现这个字符串那么就不再放入目标数组以达到去重的目的，如果目前的HashTable还不存在该key，那么就将取得的原数组值作浅拷贝放置于目标数组，接下来是递归方案，在递归过程中已经出现在暂存数组的索引值就不再继续递归，利用回溯法实现一棵决策树，从而实现全排列。
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？
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，
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
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。
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.
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。
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
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。
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。
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
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！
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.
题目： Given a collection of numbers, return all possible permutations.
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。
实现获取下一个排列的函数，算法需要将给定数字序列重新排列成字典序中下一个更大的排列。
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
1586 - 数字排列 时间限制：1秒 内存限制：128兆 91 次提交 36 次通过 题目描述现有n个k位的数字，你的任务是重新安排数字每一位的位置，使得重新安排后这n个数字中最大的数字和最小的数字之差的绝对值最小，对于每一位的调整是相对于所有的数字的，例如有3个数字1234、4321和7890，重新安排的方案是交换第二位和第三位，则3个数字变为1324、4231和7980。 输入输入包括多组样例，每组样例包括多行。每组样例的第一行包括2个整数n和k，分别代表数字的个数和位数（1 ≤ n, k ≤ 8
碰到一个需求，需要创建指定大小的数独，这个题挺有意思的，思考了几天，在这里记录一下思考过程及结果。
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。
"123" "132" "213" "231" "312" "321" 给定 n 和 k，返回第 k 个排列。
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）=
注意本题与leetcode 46. 全排列----回溯篇5的区别，区别在于本题所给的可选数组中出现了重复数字，并且要求我们返回所有不重复的全排列
Given a collection of distinct integers, return all possible permutations.
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。
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：
@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
1、场景1：直接输出1，2，3，4的所有组成可能。 ①思路：循环递归，直接打印 ②代码实现（本地创建名为EffArrange的class文件后，复制粘贴可直接执行）:
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）。
题目链接：https://vjudge.net/problem/51Nod-1635
今天，我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于「回溯法」的相关知识点和具体的算法。
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
http://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7462447
[ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ]
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”。
假如我们不是做算法题，而是做数学题。我们会一个位置一个位置的来考虑，先写出以1开头的排列，再写出以2开头的排列，最后写出以3开头的排列。
A,2,3,4,5,6,7,8,9 共9张纸牌排成一个正三角形（A按1计算）。要求每个边的和相等。 下图就是一种排法（如有对齐问题，参看p1.png）。
解决 TS 问题的最好办法就是多练，这次解读 type-challenges Medium 难度 17~24 题。
前两天再刷蓝桥杯题库的时候做到一道有思路但是因为用循环太复杂导致没写出来，后来看别人的题解的时候才知道原来要使用“全排列函数”，而我当时对这个函数没有一点影响了，所以我觉得我应该复习一些c++函数了，今天总结的是一些较为常见的数组函数。
今天是小浩算法 “365刷题计划” 第97天 。为大家分享如何用算法来求全排列！话不多说，直接看题！
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。
但它与 “二分查找” 、 “线性查找” 等 “查找问题” 不同的是，“搜索问题” 完成一件事情有可能多种方法，而每一种方法又有多个步骤，回溯算法就是在不断尝试，以得到待求问题的全部的解。
力扣题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/permutations/
有N个数组，每个数组元素不定，从每个数组都中取出一个，组成长度为N的序列，求穷尽序列的所有情况。
。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 … …
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