我要生成n！R中给定n的置换

假设n=3 那么输出应该是：一个包含向量的向量： 123 213 132 231

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321以下是一些非递归代码：

maxdepth <- 4
curdepth <- 1
l <- list()
i <- 0
while (i < maxdepth) {
    l <- c(l, 1)
    i <- i+1
}
done <- 0
results <- list()
resct <- 1

print(paste(sep=",",l))

while (curdepth > 0) {
    if (curdepth == maxdepth) {
        results[[resct]] <- l
        resct <- resct+1
        l[[curdepth]] <- l[[curdepth]]+1
    }
    if (l[[curdepth]] == maxdepth+1) {
        while (!done && l[[curdepth]] == maxdepth+1) {
            l[[curdepth]] <- 1
            curdepth <- curdepth-1
            if (curdepth == 0) {
                done <- 1
            }
        }
        if (!done) {
            l[[curdepth]] <- l[[curdepth]]+1
        }
    } else if (curdepth < maxdepth) {
        curdepth <- curdepth+1
    }
}

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maxdepth这将解决您的问题：

install.packages("combinat")
require(combinat)
permn(1:3)

还有功能：选择、合并、扩展.grid
将来可能会对您有用。
gregmisc
包应该具有
permutations（）
函数

permutations3,3)

我不知道情况是否如此，但我会试一试。

如果你想做一些有大量排列的长一点的向量的事情，那么使用蒙特卡罗并简单地用大量随机排列对空间进行采样（这可能是在R中使用
sample
函数生成的）要求要低得多，效果也差不多
 不久前，我不得不在base R中执行此操作，而不加载任何包：

permutations <- function(n){
    if(n==1){
        return(matrix(1))
    } else {
        sp <- permutations(n-1)
        p <- nrow(sp)
        A <- matrix(nrow=n*p,ncol=n)
        for(i in 1:n){
            A[(i-1)*p+1:p,] <- cbind(i,sp+(sp>=i))
        }
        return(A)
    }
}

permutations <- function(n){
    if(n==1){
        return(matrix(1))
    } else {
        sp <- permutations(n-1)
        p <- nrow(sp)
        A <- matrix(nrow=n*p,ncol=n)
        for(i in 1:n){
            A[(i-1)*p+1:p,] <- cbind(i,sp+(sp>=i))
        }
        return(A)
    }
}

> permutations(3)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    1    3    2
[3,]    2    1    3
[4,]    2    3    1
[5,]    3    1    2
[6,]    3    2    1