什么是全排列
从n个不同元素中任取m（m≤n）个元素，按照一定的顺序排列起来，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。
时间复杂度
n个数（字符、对象）的全排列一共有n!种，所以全排列算法至少时间O(n!)的。如果要对全排列进行输出，那么输出的时间要O(n∗n!)，因为每一个排列都有n个数据。所以实际上，全排列算法对大型的数据是无法处理的，而一般情况下也不会要求我们去遍历一个大型数据的全排列。
算法的实现思想
首先，明确一点，本算法使用递归实现的，所以要求对递归有所了解。
当我们要求一组字母的全排列，形如：
【A，B，C，D】
你会怎么做呢？我会这样做：
第一步：将【A，B，C，D】将中的任意一个元素取出；
第二步：从剩下的三个元素中再任意取出一个元素；
第三步：从剩下的两个元素中再任意取出一个元素；
第四步：取出最后一个元素；
这样就可以得到一个【A，B，C，D】排列了！效仿上面的四个步骤，只是不取重复的元素。就可以得到【A，B，C，D】所以的排列了吗？
以此类推，【A】，【A，B】，【A，B，C】，【A，B，C，D，E】，【A，B，C，D，E，...】的全排列也可以一一列出。
到目前为止，细心的你应该可以发现，【A】，【A，B】，【A，B，C】，【A，B，C，D】，【A，B，C，D，E】，【A，B，C，D，E，...】求全排列的方法都是一样的，只是在元素有所差异。所以在写算法时，我们只要写一个函数来求不同的全排列。
实现代码
public class Main { public static void main(String[] args) { DataContainer data = new DataContainer(new Character[]{'a', 'b', 'c', 'd'}); Stack res = new Stack<>(); permu(data, res, new Stack /** * * @author liutaigang * */class DataContainer { Inner[] inners; int effectSize;// 有效元素的个数 int actualSize;// 实际元素的个数 DataContainer(Object[] data) { int len = data.length; this.actualSize = len; this.effectSize = len; inners = new Inner[len]; for (int i = 0; i < len; i++) { inners[i] = new Inner(data[i], true); } } /** * @param index 索引 * @return 返回inners中指定的有效值，若无效就返回null */ Object getElement(int index){ if(inners[index].state == true){ inners[index].state = false;//取过就无效了 effectSize--; return inners[index].element; } return null; } boolean state(int index){ return inners[index].state; } /** * 将指定的元素恢复为有效状态 * @param index 索引 */ void recovery(int index){ if(inners[index].state == false){ effectSize++; inners[index].state = true; } } /** * 内部类 * @author liutaigang * */ class Inner { Object element;// 元素 boolean state;// 状态：有效——true，无效——false Inner(Object element, boolean state) { this.element = element; this.state = state; } }} 小小的拓展
当然，上述只是全排列的一种实现方法，甚至有些繁杂。仅仅是想为大家提供一种思路。还有一些关于全排列的blog，很值得参考：
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