这篇文章将为大家详细讲解有关leetcode如何解决全排列问题，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。
全排列问题，子集问题，组合和问题都是经典的回溯问题。
给定一个没有重复数字的序列，返回其所有可能的全排列。
示例:
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
输入: [1,2,3]输出:[ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1]]解题思路：
1，可以递归解
2，对于长度为n的全排列，对于任意一个元素，与长度为n-l的全排列拼接而成
3，注意golang slice append的坑
代码：
func permute(nums []int) [][]int { var a [][]int if len(nums)==0{ return a } if len(nums)==1{ return append(a,nums) } for i:=0;i<len(nums);i++{ aa:=permute(rest(nums,i)) for j:=0;j<len(aa);j++{ a=append(a,append([]int{nums[i]},aa[j]...)) } } return a}func rest(nums []int,i int)[]int{ if i==0{ return nums[1:] } if i==len(nums)-1{ return nums[:len(nums)-1] } return append(nums[0:i:i],nums[i+1:]...)}给定一个可包含重复数字的序列，返回所有不重复的全排列。
示例:
输入: [1,1,2]输出:[ [1,1,2], [1,2,1], [2,1,1]]解题思路类似，只是求并集的时候，对比如果有就不并入
func permuteUnique(nums []int) [][]int { var a [][]int if len(nums) == 0 { return a } if len(nums) == 1 { return merge(a, nums) } for i := 0; i < len(nums); i++ { aa := permuteUnique(rest(nums, i)) for j := 0; j < len(aa); j++ { b := append([]int{nums[i]}, aa[j]...) a = merge(a, b) } } return a}func merge(a [][]int, b []int) [][]int { l := len(a) if l == 0 { a = append(a, b) } else { m := false for k := 0; k < l; k++ { if match(b, a[k]) { m = true } } if !m { a = append(a, b) } } return a}func match(a, b []int) bool { if len(a) == 0 { return false } for i := 0; i < len(a); i++ { if a[i] != b[i] { return false } } return true}func rest(nums []int, i int) []int { if i == 0 { return nums[1:] } if i == len(nums)-1 { return nums[:len(nums)-1] } return append(nums[0:i:i], nums[i+1:]...)}关于“leetcode如何解决全排列问题”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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