九点半了，做题吧。聊天聊到十一点多哈哈。

1、题目描述

2、逻辑分析

给定一个不重复数组，要求返回所有可能的全排列。这道题跟我上一道题思想一致，都是使用到回溯的算法思想来解决。直接用代码来解释吧

3、代码演示

public List<List<Integer>> permute(int[] nums) {
        // 创建一个结果列表，用于存储所有排列 
        List<List<Integer>> res = new ArrayList<List<Integer>>();
        // 创建一个输出列表，用于在回溯过程中构建当前排列
        List<Integer> output = new ArrayList<>();
        // 初始化 output 列表，将 nums 数组中的所有元素添加到 output 中
        for(int num : nums){
            output.add(num);
        }
        // 获取 nums 数组的长度
        int n = nums.length;
        // 调用回溯方法，从索引 0 开始构建排列
        backtrack(n, output, res, 0);
        // 返回结果列表
        return res;
    }
    // 这是一个私有方法，用于回溯过程
    public void backtrack(int n, List<Integer> output, List<List<Integer>>res, int index){
        // 如果当前索引等于数组长度（即所有元素都已经被考虑过），则将当前 output 列表添加到结果列表中
        if(index == n){
            // 注意这里使用了 new ArrayList<>(output) 来创建一个新的列表实例，  
            // 而不是直接将 output 添加到 res 中，这是为了防止后续对 output 的修改影响 res 中的结果 
            res.add(new ArrayList<Integer>(output));
        }
        // 从当前索引开始，遍历剩余的元素 
        for(int i = index; i < n; i++){
            // 交换当前索引和 i 索引的元素，这样可以生成新的排列 
            Collections.swap(output, index, i);
            // 递归调用 backtrack 方法，将索引加 1，以考虑下一个位置
            backtrack(n, output, res, index + 1);
            // 回溯，将之前交换的元素换回来，以便尝试其他排列
            Collections.swap(output, index, i);
        }   
    }

其中值得注意的是：res.add(new ArrayList(output)) ;这里new了一个 output，不是直接将 output 添加到 res 中，这是为了防止后续对 output 的修改影响 res 中的结果。还有Collections.swap(output, index, i);将交换的元素再回溯回来，继续判断。
时间复杂度为$O(n\times n!)$，空间复杂度为:O(n)。
不早了，这题略显敷衍一些，还没理解透，回去睡觉啦！拜拜晚安！