使用回溯打印没有重复的数组向量的所有可能排列

回溯法是一种通过探索所有可能的候选解来找出所有的解的算法。如果候选解被确认不是一个解的话（或者至少不是最后一个解），回溯算法会通过在上一步进行一些变化抛弃该解，即回溯并且再次尝试。

在使用回溯法打印没有重复的数组向量的所有可能排列中，我们可以先确定数组的所有元素中的第一个元素，然后递归地确定其余元素的排列组合。当所有的元素的位置都固定时，打印结果。

以下是一个使用回溯法打印没有重复的数组向量的所有可能排列的示例代码：

def permute(nums):
    """
    :type nums: List[int]
    :rtype: List[List[int]]
    """
    res = []
    def backtrack(cur):
        if len(cur) == len(nums):
            res.append(cur[:])
        for i in range(len(nums)):
            if nums[i] in cur:
                continue
            cur.append(nums[i])
            backtrack(cur)
            cur.pop()
    backtrack([])
    return res

# Example
nums = [1, 2, 3]
print(permute(nums))

"""
Expected output:

[[1, 2, 3],
[1, 3, 2],
[2, 1, 3],
[2, 3, 1],
[3, 1, 2],
[3, 2, 1]]
"""

在这个示例代码中，我们先定义了一个backtrack函数用于递归地确定数组中其余元素的排列组合，并使用一个空列表res存储所有的解。在backtrack函数中，首先判断当前进行排列组合的元素列表cur的长度是否等于数组中元素的数量，如果是，则将当前列表的副本添加到结果列表res中。否则，我们遍历数组中的元素，如果该元素已经在列表cur中出现过，则跳过；否则，我们将该元素添加到列表cur中，并继续递归查找剩余元素的排列组合。当所有的元素的位置都已固定时，将当前列表cur的最后一个元素弹出，回溯到上一个状态，并继续遍历数组中的元素。

在执行完上述示例代码之后，我们可以得到所有可能的数组向量排列的结果并输出。

总的来说，回溯法是一种非常有效的算法用于在可能解集中进行搜索，从而找出所有可能的解。如果你想更深入地了解回溯法，你可以看看一些优秀的回溯法教程和指南。