我们在高中的时候都学过排列组合。“如何把 n 个数据的所有排列都找出来”，这就是全排列的问题。我来举个例子。比如，1，2，3 这样 3 个数据，有下面这几种不同的排列：
1, 2, 3
1, 3, 2
2, 1, 3
2, 3, 1
3, 1, 2
3, 2, 1
如何编程打印一组数据的所有排列呢？这里就可以用递归来实现。如果我们确定了最后一位数据，那就变成了求解剩下 n−1 个数据的排列问题。而最后一位数据可以是 n 个数据中的任意一个，因此它的取值就有 n 种情况。所以，“n 个数据的排列”问题，就可以分解成 n 个“n−1 个数据的排列”的子问题。
假设数组中存储的是1，2， 3...n。f(1,2,...n) = {最后一位是1, f(n-1)} + {最后一位是2, f(n-1)} +...+{最后一位是n, f(n-1)}。
如果我们把它写成递推公式，就是下面这个样子：
// 调用方式：
// int[]a = a={1, 2, 3, 4}; printPermutations(a, 4, 4);
// k表示要处理的子数组的数据个数
public void printPermutations(int[] data, int n, int k) {if (k == 1) {for (int i = 0; i < n; ++i) {System.out.print(data[i] + " ");}System.out.println();}for (int i = 0; i < k; ++i) {int tmp = data[i];data[i] = data[k-1];data[k-1] = tmp;printPermutations(data, n, k - 1);tmp = data[i];data[i] = data[k-1];data[k-1] = tmp;}
}
如果不用我前面讲的递归树分析方法，这个递归代码的时间复杂度会比较难分析。现在，我们来看下，如何借助递归树，轻松分析出这个代码的时间复杂度。
第一层分解有 n 次交换操作，第二层有 n 个节点，每个节点分解需要 n−1 次交换，所以第二层总的交换次数是 n∗(n−1)。第三层有 n∗(n−1) 个节点，每个节点分解需要 n−2 次交换，所以第三层总的交换次数是 n∗(n−1)∗(n−2)。
以此类推，第 k 层总的交换次数就是 n∗(n−1)∗(n−2)∗…∗(n−k+1)。最后一层的交换次数就是 n∗(n−1)∗(n−2)∗...∗2∗1。每一层的交换次数之和就是总的交换次数。
n + n*(n-1) + n*(n-1)*(n-2) +... + n*(n-1)*(n-2)*...*2*1
这个公式的求和比较复杂，我们看最后一个数，n∗(n−1)∗(n−2)∗...∗2∗1 等于 n!，而前面的 n−1 个数都小于最后一个数，所以，总和肯定小于 n∗n!，也就是说，全排列的递归算法的时间复杂度大于 O(n!)，小于 O(n∗n!)，虽然我们没法知道非常精确的时间复杂度，但是这样一个范围已经让我们知道，全排列的时间复杂度是非常高的。这里我稍微说下，掌握分析的方法很重要，思路是重点，不要纠结于精确的时间复杂度到底是多少。
