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解决这个问题的方法是使用深度优先搜索（DFS）回溯法，每次递归选择下一个元素，并尽量深入，直到所有位置都填满，这样得到一个完整的全排列。

逐个工作流程：

这样的方法确保所有可能的排列都会生成，且每个排列都是唯一的。

以下是示例代码：

import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class Solution {    List
   
    
     > lists = new ArrayList<>();    int len;    int[] digits = new int[len];    boolean[] visited = new boolean[len];    public List
     
      
       > permute(int[] nums) {        len = nums.length;        digits = new int[len];        visited = new boolean[len];        lists = new ArrayList<>();        dfs(nums, 0);        return lists;    }    void dfs(int[] nums, int k) {        if (k == len) {            //生成一个完整的排列            List
       
         list = new ArrayList<>();            for (int i : digits) {                list.add(i);            }            lists.add(list);            return;        } else {            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {                if (!visited[i]) {                    digits[k] = nums[i];                    visited[i] = true;                    dfs(nums, k + 1);                    //撤销选择，恢复现场                    digits[k] = 0;                    visited[i] = false;                }            }        }    }    public static void main(String[] args) {        int[] nums = {1, 2, 3};        System.out.println(new Solution().permute(nums));    }}
       
      
     
    
   

代码解释：

• permute方法初始化变量，调用DFS方法，从位置0开始。
• dfs方法递归地选择每个元素。如果k等于数组长度，生成排列并保存。否则，逐个尝试未被使用的元素，进行递归，回溯后恢复现场。
• visited数组确保每个元素只被使用一次，防止重复计算。

这个方法确保了所有可能的全排列都被生成，且高效地进行回溯，保证性能。

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