我看到在这些递归函数中进行了很多迭代，而不是纯粹的递归。。。

所以对于那些连一个循环都不能遵守的人来说，这里有一个粗略的、完全不必要的完全递归的解决方案

def all_insert(x, e, i=0):
    return [x[0:i]+[e]+x[i:]] + all_insert(x,e,i+1) if i<len(x)+1 else []

def for_each(X, e):
    return all_insert(X[0], e) + for_each(X[1:],e) if X else []

def permute(x):
    return [x] if len(x) < 2 else for_each( permute(x[1:]) , x[0])


perms = permute([1,2,3])

def permutate(l):
    for i, x in enumerate(l):
        for y in l[i + 1:]:
            yield x, y


if __name__ == '__main__':
    print(list(permutate(list('abcd'))))
    print(list(permutate([1, 2, 3, 4])))

#[('a', 'b'), ('a', 'c'), ('a', 'd'), ('b', 'c'), ('b', 'd'), ('c', 'd')]
#[(1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 4), (3, 4)]

为了节省您可能的搜索和实验时间，下面是Python中的非递归置换解决方案，它也适用于Numba（从0.41版开始）：

@numba.njit()
def permutations(A, k):
    r = [[i for i in range(0)]]
    for i in range(k):
        r = [[a] + b for a in A for b in r if (a in b)==False]
    return r
permutations([1,2,3],3)
[[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]]

要给人留下绩效印象：

%timeit permutations(np.arange(5),5)

243 µs ± 11.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)
time: 406 ms

%timeit list(itertools.permutations(np.arange(5),5))
15.9 µs ± 8.61 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
time: 12.9 s

因此，只有在必须从njit函数调用它时才使用此版本，否则更倾向于itertools实现。

功能性风格

def addperm(x,l):
    return [ l[0:i] + [x] + l[i:]  for i in range(len(l)+1) ]

def perm(l):
    if len(l) == 0:
        return [[]]
    return [x for y in perm(l[1:]) for x in addperm(l[0],y) ]

print perm([ i for i in range(3)])

结果：

[[0, 1, 2], [1, 0, 2], [1, 2, 0], [0, 2, 1], [2, 0, 1], [2, 1, 0]]

这是受Haskell实现使用列表理解的启发：

def permutation(list):
    if len(list) == 0:
        return [[]]
    else:
        return [[x] + ys for x in list for ys in permutation(delete(list, x))]

def delete(list, item):
    lc = list[:]
    lc.remove(item)
    return lc

无论如何，我们可以使用sympy库，也支持多集合排列

import sympy
from sympy.utilities.iterables import multiset_permutations
t = [1,2,3]
p = list(multiset_permutations(t))
print(p)

# [[1, 2, 3], [1, 3, 2], [2, 1, 3], [2, 3, 1], [3, 1, 2], [3, 2, 1]]

答案的灵感来自获取numpy数组的所有排列