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。

对于性能，一个由Knuth启发的numpy解决方案（第22页）：

from numpy import empty, uint8
from math import factorial

def perms(n):
    f = 1
    p = empty((2*n-1, factorial(n)), uint8)
    for i in range(n):
        p[i, :f] = i
        p[i+1:2*i+1, :f] = p[:i, :f]  # constitution de blocs
        for j in range(i):
            p[:i+1, f*(j+1):f*(j+2)] = p[j+1:j+i+2, :f]  # copie de blocs
        f = f*(i+1)
    return p[:n, :]

复制大量内存可节省时间-它比列表（itertools.permutations（range（n））快20倍：

In [1]: %timeit -n10 list(permutations(range(10)))
10 loops, best of 3: 815 ms per loop

In [2]: %timeit -n100 perms(10) 
100 loops, best of 3: 40 ms per loop

我使用了一种基于阶乘数系统的算法——对于长度为n的列表，您可以逐项组装每个排列，从每个阶段留下的项目中进行选择。第一项有n个选项，第二项有n-1个选项，最后一项只有一个选项，因此可以使用阶乘数系统中数字的数字作为索引。这是数字0到n-1对应于词典顺序中的所有可能的排列。

from math import factorial
def permutations(l):
    permutations=[]
    length=len(l)
    for x in xrange(factorial(length)):
        available=list(l)
        newPermutation=[]
        for radix in xrange(length, 0, -1):
            placeValue=factorial(radix-1)
            index=x/placeValue
            newPermutation.append(available.pop(index))
            x-=index*placeValue
        permutations.append(newPermutation)
    return permutations

permutations(range(3))

输出：

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

此方法是非递归的，但在我的计算机上速度稍慢，xrange在n！太大，无法转换为C长整数（我的n=13）。当我需要它的时候，它已经足够了，但它远没有itertools.permutations。

免责声明：无耻的插件由包作者。：）

trotter包与大多数实现的不同之处在于，它生成的伪列表实际上不包含排列，而是描述排列与排序中各个位置之间的映射，从而可以处理非常大的排列“列表”，如本演示所示，它在一个包含字母表中所有字母排列的伪列表中执行相当即时的操作和查找，而不使用比典型网页更多的内存或处理。

在任何情况下，要生成排列列表，我们可以执行以下操作。

import trotter

my_permutations = trotter.Permutations(3, [1, 2, 3])

print(my_permutations)

for p in my_permutations:
    print(p)

输出：

A pseudo-list containing 6 3-permutations of [1, 2, 3].
[1, 2, 3]
[1, 3, 2]
[3, 1, 2]
[3, 2, 1]
[2, 3, 1]
[2, 1, 3]

在我看来，一个很明显的方式可能是：

def permutList(l):
    if not l:
            return [[]]
    res = []
    for e in l:
            temp = l[:]
            temp.remove(e)
            res.extend([[e] + r for r in permutList(temp)])

    return res

如果有人喜欢这个丑陋的单行线（虽然只适用于字符串）：

def p(a):
    return a if len(a) == 1 else [[a[i], *j] for i in range(len(a)) for j in p(a[:i] + a[i + 1:])]