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tags: ["LeetCode", "回溯", "数组", "中等"]
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create time: 2026-05-17 10:00
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# 55-全排列
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## 题面
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> **LeetCode 46. Permutations**
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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。
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**示例 1：**
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```
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输入：nums = [1,2,3]
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输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
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```
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**示例 2：**
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```
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输入：nums = [0,1]
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输出：[[0,1],[1,0]]
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```
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**示例 3：**
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```
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输入：nums = [1]
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输出：[[1]]
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```
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**提示：**
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- `1 <= nums.length <= 6`
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- `-10 <= nums[i] <= 10`
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- `nums` 中的所有整数 **互不相同**
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## 思路
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> [!question] 💡 思考
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手动列出 `[1, 2, 3]` 的所有排列——你会怎么列？
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大概率是：先选 1 开头（剩两个位置自由排列），再选 2 开头……每一步从剩余元素中选一个填到当前位置，然后递归处理下一个位置。
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这正是回溯算法的经典场景：**枚举一棵决策树的所有完整路径**。
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> [!abstract] 🎯 核心洞察
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全排列的本质是"从 n 个元素中选 n 个放入序列"，分解为 `n` 层决策：
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| 决策层 | 任务 | 可选元素 |
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|--------|------|---------|
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| 第 1 层 | 选第 1 个位置的数 | 全部 n 个 |
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| 第 2 层 | 选第 2 个位置的数 | 除去已选的 |
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| ... | ... | ... |
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| 第 n 层 | 选最后一个 | 仅剩 1 个 |
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每层选择数递减：`n × (n-1) × ... × 1 = n!`，所以时间复杂度必然是 O(n!)。
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### 回溯框架三要素
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任何回溯问题都可以归纳为三个操作：
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选择 → 递归 → 撤销选择（回溯）
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```
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- **选择**：做出当前决策，进入下一层。
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- **递归**：在已选基础上继续探索。
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- **撤销**：回退上一步，尝试其他分支。
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维护一个 `path` 记录当前路径，用一个 `used[]` 布尔数组标记哪些元素已被选中——遍历时跳过已用的即可。
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### 回溯决策树（以 `nums = [1, 2, 3]` 为例）
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```mermaid
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flowchart TD
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root["空 []"] --> L1a["选 1\n[1]"]
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root --> L1b["选 2\n[2]"]
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root --> L1c["选 3\n[3]"]
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L1a --> L2a["选 2\n[1,2]"]
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L1a --> L2b["选 3\n[1,3]"]
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L1b --> L2c["选 1\n[2,1]"]
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L1b --> L2d["选 3\n[2,3]"]
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L1c --> L2e["选 1\n[3,1]"]
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L1c --> L2f["选 2\n[3,2]"]
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L2a --> Leaf1["[1,2,3] ✅"]
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L2b --> Leaf2["[1,3,2] ✅"]
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L2c --> Leaf3["[2,1,3] ✅"]
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L2d --> Leaf4["[2,3,1] ✅"]
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L2e --> Leaf5["[3,1,2] ✅"]
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L2f --> Leaf6["[3,2,1] ✅"]
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classDef leaf fill:#90EE90,stroke:#228B22,color:#000;
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class Leaf1,Leaf2,Leaf3,Leaf4,Leaf5,Leaf6 leaf;
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```
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### 两种实现方式
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> [!tip] 🔑 方法一：`used` 数组（⭐ 推荐）
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每层从头遍历所有元素，通过 `used[]` 跳过已选。这是最标准的回溯模板，清晰易懂。
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> [!note] 🔑 方法二：原地交换（进阶）
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交换 `nums[i]` 和 `nums[start]` 等价于"选 nums[i] 放在 start 位置"，递归后恢复交换即撤销。省去了 `used[]` 和 `path[]`，空间更紧凑，但去重时不如方法一方便。**面试中作为加分项**。
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**何时用哪种？**
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| 场景 | 推荐 |
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|------|------|
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| 首次学习 / 面试快速写对 | **方法一**（used 数组） |
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| 面试官追问 O(1) 额外空间 | **方法二**（原地交换） |
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| 含重复元素的排列（LC 47） | **方法一** + 排序去重 |
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- **时间复杂度**：O(n × n!) — 共 n! 条完整路径，每条拷贝需 O(n)
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- **空间复杂度**：O(n) — 递归栈深度
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## 代码提示
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> [!abstract] 📝 回溯通用骨架
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```go
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var result [][]int
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var dfs func(path []int)
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dfs = func(path []int) {
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// Base Case: 路径已满
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if len(path) == len(nums) {
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result = append(result, append([]int(nil), path...)) // ⚠️ 必须拷贝
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return
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}
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for i := 0; i < len(nums); i++ {
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if used[i] {
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continue // 剪枝：跳过已选元素
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}
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// 做选择
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path = append(path, nums[i])
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used[i] = true
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// 递归
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dfs(path)
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// 撤销选择
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used[i] = false
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path = path[:len(path)-1]
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}
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|
}
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dfs(nil)
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return result
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```
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## 技巧
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> [!tip] 🔑 核心模式
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全排列是回溯最经典的入门题，掌握后可迁移到大量同类问题：
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| 问题类型 | 决策方式 | 代表题目 |
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|---------|---------|---------|
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| **全排列** | 每层从**全部未用元素**中选 | LC 46（本题） |
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| **组合** | 每层从**当前及之后**选（不回头） | LC 77 组合 |
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| **子集** | 每个元素**选或不选** | [[回溯/56-子集]] |
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> [!step] ⭐ 四步回溯法
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```mermaid
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flowchart LR
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S1["① 定义签名<br/>需要什么参数？"] --> S2["② Base case<br/>何时停止？"]
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S2 --> S3["③ for 循环<br/>有哪些选择？"]
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S3 --> S4["④ 递归+回溯<br/>选什么？撤什么？"]
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S4 --> DONE["✅"]
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```
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> [!danger] ⚠️ 两个常见陷阱
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**① Go 切片不拷贝直接存结果**：`path` 指向同一底层数组，不拷贝的话所有结果会被后续回溯覆盖成同一个值。
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```go
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// ❌ 错误
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result = append(result, path)
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// ✅ 正确：创建独立副本
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tmp := make([]int, len(path))
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copy(tmp, path)
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result = append(result, tmp)
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// ✅ 或者一行搞定
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result = append(result, append([]int(nil), path...))
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```
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**② 混淆 `for i := range nums` 和 `for i := start; i < len(nums)`**：
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- `range nums`（从头遍历 + `used[]`）→ 全排列，允许跳到任意未用元素
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- `range start`（从当前位置往后）→ 组合/子集，不允许回头以避免重复
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## 代码
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> [!success] ✅ 方法一：`used` 数组标记（推荐）
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```go
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// permute 返回 nums 的所有全排列（使用 used 数组标记法）。
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//
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// 时间复杂度：O(n * n!) — 共 n! 条完整路径，每条 O(n) 拷贝
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// 空间复杂度：O(n) — 递归栈深度为 n
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func permute(nums []int) [][]int {
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var result [][]int
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path := make([]int, 0, len(nums))
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|
used := make([]bool, len(nums))
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var dfs func()
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dfs = func() {
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if len(path) == len(nums) {
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tmp := make([]int, len(nums))
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|
copy(tmp, path)
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result = append(result, tmp)
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return
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|
}
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for i := 0; i < len(nums); i++ {
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if used[i] {
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continue
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|
}
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path = append(path, nums[i])
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used[i] = true
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|
dfs()
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used[i] = false
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path = path[:len(path)-1]
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|
|
}
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|||
|
|
}
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|||
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|
dfs()
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|||
|
|
return result
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|||
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|
}
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```
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> [!success] ✅ 方法二：原地交换
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```go
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// permuteSwap 使用原地交换实现全排列。
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//
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// 时间复杂度：O(n * n!)
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// 空间复杂度：O(n) — 仅递归栈开销
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func permuteSwap(nums []int) [][]int {
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var result [][]int
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var dfs func(start int)
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dfs = func(start int) {
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|
if start == len(nums) {
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tmp := make([]int, len(nums))
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|
copy(tmp, nums)
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result = append(result, tmp)
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|
return
|
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|
}
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for i := start; i < len(nums); i++ {
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nums[start], nums[i] = nums[i], nums[start]
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dfs(start + 1)
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|
nums[start], nums[i] = nums[i], nums[start] // 恢复
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|
}
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|||
|
|
}
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|
|
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|
dfs(0)
|
|||
|
|
return result
|
|||
|
|
}
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|
```
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|
> [!success] ✅ 单元测试
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```go
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import (
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"slices"
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"testing"
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)
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func TestPermute(t *testing.T) {
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tests := []struct {
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name string
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input []int
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expect [][]int
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}{
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{name: "示例1", input: []int{1, 2, 3}, expect: [][]int{{1,2,3},{1,3,2},{2,1,3},{2,3,1},{3,1,2},{3,2,1}}},
|
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|
|
{name: "示例2", input: []int{0, 1}, expect: [][]int{{0,1},{1,0}}},
|
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|
|
{name: "单元素", input: []int{1}, expect: [][]int{{1}}},
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|
}
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|
for _, tt := range tests {
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|
t.Run(tt.name, func(t *testing.T) {
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got := permute(append([]int{}, tt.input...))
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|
|
slices.SortFunc(got, func(a, b []int) int {
|
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|
|
return slices.Compare(a, b)
|
|||
|
|
})
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|
|
slices.SortFunc(tt.expect, func(a, b []int) int {
|
|||
|
|
return slices.Compare(a, b)
|
|||
|
|
})
|
|||
|
|
if !slices.Equal(got, tt.expect) {
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|
|
t.Errorf("permute(%v) = %v; want %v", tt.input, got, tt.expect)
|
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|
|
}
|
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|
|
})
|
|||
|
|
}
|
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|
|
}
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```
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> [!quote] 💬 延伸思考
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全排列的决策树是一棵**规则的 n 叉树**——叶子节点数 = n!。这也正是信息论下界：你必须至少访问 n! 个叶子才能列出全部排列，所以 O(n·n!) 已是最优。
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> [!summary] 📋 本章要点回顾
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> 全排列是回溯的最佳入门题：
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> 1. **模型简洁**——决策规则对称，便于手绘理解
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> 2. **模板通用**——"选择→递归→撤销"可无缝迁移到组合、子集、N 皇后
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> 3. **优化阶梯清晰**——从 `used` 数组到原地交换，再到第 K 个排列的数学构造
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>
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|
> **口诀**：一进一出两改两回，选了加，回去退。
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> [!example] 🔀 关联变体题
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- **LeetCode 47. Permutations II** — 含重复元素的全排列
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- **[[回溯/56-子集]]** — 回溯最基础范式，决策树是二叉树（选或不选）
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|
- **[[回溯/57-电话号码的字母组合]]** — 多叉树搜索，每层候选集不同
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|
- **[[技巧/99-下一个排列]]** — 有序生成排列，不需要枚举全部
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