一:题目

示例 1：

输入：nums = [1,2,3]
输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]
示例 2：

输入：nums = [0,1]
输出：[[0,1],[1,0]]
示例 3：

输入：nums = [1]
输出：[[1]]

二:思路

1.思路:

1.这道题用的算法思想是回溯法，也就是穷举所有的可能，所以说回溯法也是没有办法的方法
2.那么在这里我们选用的解的空间是 排列树 也就是从根节点每次往下的分支减少一个
3.这里的在 backstrack 中 for循环相当于横向遍历，遍历到所有的元素，纵向的就是backstrack
递归 寻找一种可行解，但在递归的时候需要记录已经访问过的元素，因为每次都是从开始来遍历所有的元素
4.这里的递归终止条件是 path中的元素个数已经等于 nums.size()了，。这时也就还是排列树的
的叶节点了，记录下一个结果

2:图解过程（其选择的解的空间是排列树）

这里在选择解的空间的时候判断其用的是排列树：因为每次往下分支均减少一，而且排列树的叶节点个数为 : (n-1)! 个,n为集合元素个数

三：上码

class Solution {
public:

    vector<vector<int>> result;
    vector<int>path;

    void backstrack(vector<int>& nums,vector<bool>& used){
        
        //递归终止条件 当path中已经存了一种可能
        if(path.size() == nums.size()){
            result.push_back(path);
            return ;
        }

        for(int i = 0; i < nums.size(); i++){
            
            if(used[i] == true) 
                continue;

            path.push_back(nums[i]);
            used[i] = true;// 记录已经访问过的元素 
            backstrack(nums,used);

            //每次结束一次for循环 那么就需要将puth进去的元素剔除掉，因为最外层的for循环
            path.pop_back();
            used[i] = false;

        }

    }

    vector<vector<int>> permute(vector<int>& nums) {

        /**
            思路:
                1.这道题用的算法思想是回溯法，也就是穷举所有的可能，所以说回溯法也是没有办法的方法
                2.那么在这里我们选用的解的空间是  排列树 也就是从根节点每次往下的分支减少一个
                3.这里的在 backstrack 中 for循环相当于横向遍历，遍历到所有的元素，纵向的就是backstrack
                  递归 寻找一种可行解，但在递归的时候需要记录已经访问过的元素，因为每次都是从开始来遍历所有的元素
                4.这里的递归终止条件是 path中的元素个数已经等于 nums.size()了，。这时也就还是排列树的
                  的叶节点了，记录下一个结果 

        */

   

        vector<bool>used(nums.size(),false);
        backstrack(nums,used);

        return result;


    }
};

加油 boy!!!