遍历所有可能性是一种解决问题的常见方法，特别适用于那些解空间较小且可以通过穷举所有可能性来找到最优解的问题。下面是一个包含代码示例的解决方法：

1. 确定问题的解空间：确定问题的解空间是指确定问题的所有可能解的范围。根据具体问题，可以是一个数组、一个字符串或者一个图等数据结构。

2. 使用递归或迭代进行遍历：对于解空间中的每个可能解，使用递归或迭代的方式进行遍历。递归是一种自身调用的方式，迭代是通过循环来遍历。

3. 根据问题的要求进行剪枝：在遍历过程中，根据问题的要求进行剪枝，排除一些不符合条件的可能解，从而减少遍历的时间复杂度。

4. 判断是否满足问题的要求：在遍历过程中，对每个可能解进行判断，看是否满足问题的要求。如果满足要求，则记录下来或进行其他操作。

下面是一个示例，展示如何使用递归进行遍历所有可能性：

def backtrack(nums, path, result):
    # 判断是否满足问题的要求
    if len(path) == len(nums):
        result.append(path[:])
        return

    # 遍历解空间中的每个可能解
    for num in nums:
        # 剪枝，排除不符合条件的可能解
        if num in path:
            continue

        # 添加当前可能解到路径中
        path.append(num)

        # 递归调用，继续遍历下一个可能解
        backtrack(nums, path, result)

        # 回溯，将当前可能解从路径中移除
        path.pop()

def find_all_permutations(nums):
    result = []
    backtrack(nums, [], result)
    return result

nums = [1, 2, 3]
print(find_all_permutations(nums))

以上代码用于生成给定数组nums的所有排列。通过递归的方式，遍历解空间中的每个可能解，然后判断是否满足问题的要求。如果满足要求，则将其添加到结果中。最终返回所有可能的排列。

需要注意的是，对于大规模的问题，遍历所有可能性可能会非常耗时，因此需要根据具体问题进行优化，比如采用剪枝策略或者使用动态规划等方法。