## 暴力做法
由于需要将二叉搜索树进行排列，这种分步骤进行的想法很容易转换为回溯的思想。每一步即为从当前现有的数字中取出一个作为当前节点的选择，做出选择后即得到一个新的状态——当前二叉树。接下来即进入下一层，搜索左子树和右子树。如果左右子树不可行则回溯，重新分配下一个数字。
伪代码如下:
```java
private void backtrack(List currNums, TreeNode p) {
if (排列完整颗树) {
globalCnt++;
return;
}
for (Integer i : currNums) {
currNums.remove(i);
p.val = i;
if (将i赋给当前节点后，不满足BST)
continue;
backtrack(currNums, p.left);
backtrack(currNums, p.right);
currNums.add(i);
}
}
```
然而这里有几个问题需要解决，
\1. 如何遍历该二叉搜索树呢？因为BST的性质可能不同，一个办法是构造一颗节点大于等于n的满二叉树，如果节点值为-1，则表示当前节点没有使用；
\2. 如何判断排列完n个节点呢，可以加入一个参数n， 边计数；
\3. 如何快速判断当前节点加入值后，是否符合BST，这一点想要做到并不是那么容易的
可以看到，虽然回溯想法非常朴素，然而真的要实现并不是那么容易的。但是从回溯的想法中，我们实际上可以发现一些问题，有助于我们接下来的思考。
为什么回溯会做的这么艰难呢？第一点就是因为你需要注意，题目并不需要你找到所有可能的二叉树，而是计数问题。因此真正去构造一颗BST不是一个好想法，费时费力。
然而有人会问了，那如果不真实构造BST，我怎么去检查