是差点运气，可我一直在努力！

当前进程：

开始时间：2020.6.27结束时间：undefined

GitHub仓库：https://github.com/Cundefined/JavaScript-or-TypeScript-for-LeetCode

1、题目要求

( LeetCode-第46题 ) 全排列

2、解题思路

方法：回溯法

回溯法（backtrack）-- 常用于遍历列表所有子集，是 DFS 深度搜索一种，一般用于全排列， 穷尽所有可能，遍历的过程实际上是一个决策树的遍历过程。时间复杂度一般 O(N!)， 它不像动态规划存在重叠子问题可以优化，回溯算法就是【纯暴力穷举】，复杂度【一般都很高】。 基本思想：从选择列表里做一个选择，然后一直递归往下搜索答案，如果遇到路径不通，就返回来撤销这次选择。

2.1、JavaScript Solution

/** * @param {number[]} nums * @return {number[][]} */ var permute = function (nums) { const res = []; // 定义递归函数（深度优先） function dfs(path) { // 递归结束条件 if (path.length === nums.length) { // 一旦找满了，就要记录当前的选择的路径结果 //[...path]会产生全新的数组，【深拷贝】，如果是直接res.push(path)， //就只是把path数组的地址存进了结果，如果后面对path进行了修改，那res存的内容也会被修改！！ res.push([...path]); //终止dfs return; } for (let i = 0; i < nums.length; i++) { if (path.includes(nums[i])) { continue; } path.push(nums[i]); dfs(path); // 撤销选择，回溯法，就是往回退一步 path.pop(); } } // dfs搜索，一直往下搜索做出选择 dfs([]); return res; };

2.2、TypeScript Solution

function permute(nums: number[]): number[][] { const res: number[][] = []; function dfs(path: number[]): void { if (path.length === nums.length) { res.push([...path]); return; } for (let i: number = 0; i < nums.length; i++) { if (path.includes(nums[i])) { continue; } path.push(nums[i]); dfs(path); // 撤销选择，回溯法，就是往回退一步 path.pop(); } } // dfs搜索，一直往下搜索做出选择，开始路径为空 dfs([]); return res; }