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题目
给你一个整数数组 nums ，数组中的元素 互不相同 。返回该数组所有可能的子集（幂集）。
解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。
示例1
输入：nums = [1,2,3]
输出：[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]
示例2
输入：nums = [0]
输出：[[],[0]]
思路
首先可以考虑到，题目求的是所有不重复的子集，每个数组 nums 中的每个元素，在子集中的状态其实都只有两种，在子集中 或者 不在子集中，那么所有子集的数量应该为 2 ^ n (n = nums.length)，可以用来验证答案是否完整。
针对 nums = [1,2,3] 先举例一些子集情况：
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
[1, 3]
[2]
[2, 3]
[3]
不难发现，上述子集如果按照这个顺序排列，可以归纳出一个规律：基于已有子集，从剩下的元素中，添加一个元素，可以形成新的子集
比如，对于子集 [1]，可以从 i = 1 开始，在剩下的元素中，依次加入子集 [1]，形成新的子集 [1，2], [1, 3];
同时新的子集 [1, 2] 又可以从 i = 2 开始，在剩下的元素中，形成新的子集 [1, 2, 3]，这时会发现 i == 3，在继续按照这个规律遍历下去，数组索引会越界了，那么就回头看子集 [1, 3]，这时同样 i == 3
那就再回头看子集 [2]，可以按照如上方法继续获得子集 [2, 3]，依次类推，其实上述流程，就是 dfs 回溯算法；
按照上述思路，可以写出如下解法：
dfs 完整代码
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number[][]}
*/
var subsets = function (nums) {
const n = nums.length;
// 空集也是子集
const ans = [[]];
// 定义dfs：基于当前子集，在剩下的元素中，寻找新子集
const dfs = (index, list) => {
for(let i = index; i < n; i++) {
// 新的子集
let temp = [...list, nums[i]];
// 放入结果数组中
ans.push(temp);
// 用新的子集，新的位置，寻找下一个子集
dfs(i + 1, temp);
}
}
// 从初始条件，位置 0，子集[], 开始寻找
dfs(0, []);
return ans;
};
小结
如果没有思路的时候，可以尝试用一些简单的初始条件，去寻找可能存在的规律，也许会对思路有一些帮助
回溯算法对于寻找子集，是比较适合的一种解法，根本思想是先横向遍历，选第一个，基于当前已获得的数据，再纵向遍历数据；当纵向遍历到头，再反过来开始横向遍历的第二个，依次类推
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