标签：LinkedList nums track res 之全 力扣 new backtrack 刷题

关于全排列的问题代码如下：

public class QuanPaiLie {


    static void backtrack(LinkedList<LinkedList<Integer>> res, int[] nums, LinkedList<Integer> track) {
        // 如果深度等于该nums则将path添加至res
        if (track.size() == nums.length) {
            res.add(new LinkedList(track));
            return;
        }
        // 对树进行搜索
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            // 如果track中包含nums[i],跳过，该判断为搜索的条件
            if (track.contains(nums[i]))
                continue;

            //否则，track中加入nums[i]
            track.add(nums[i]);

            //继续搜索
            backtrack(res, nums, track);
            // 弹出元素，回溯的关键，就是剪枝
            track.removeLast();
        }
    }


    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {1, 2, 3, 4};
        LinkedList<LinkedList<Integer>> res = new LinkedList<>();
        LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();
        backtrack(res, nums, list);
        res.forEach(integers -> {
            System.out.println(integers);
        });
    }

}
需要注意的是，在res.add我们的track时候需要new一个LinkedList，可能是深拷贝的问题，不new的话添加的就是空值

回溯算法的框架如下：
List <Value> result;
void backtrack(路径，选择列表){
　　if(满足结束条件){
　　　　result.add(路径)；
　　　　return;
}
　　for(选择:选择列表){
　　　　做选择；
　　　　backtrack(路径，选择列表)；
　　　　撤销选择；
}
}

标签：LinkedList,nums,track,res,之全,力扣,new,backtrack,刷题
来源： https://www.cnblogs.com/spx88/p/15713799.html

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