在繁忙的火车站，每一辆火车的进站都是一场精心编排的仪式，而它们的出站，则是对这场仪式的完美演绎。想象一下，每辆火车都有一个独特的编号，从1到n，它们按照特定的顺序进入车站。然而，出站的火车必须遵守一个规则：它们必须等待所有在它们之前进站的火车都离站后，才能缓缓驶出。这不仅是一场速度的较量，更是一次逻辑与策略的挑战。

在这个算法的世界里，我们将这些火车编号为数组trains，并设定一个变量n来表示火车的总数。我们的目标是找出所有可能的出站顺序，并且这些顺序必须遵循上述的规则。为了实现这一目标，我们将采用深度优先搜索（DFS）算法，这是一种在计算机科学中常用的解决问题的技术。

首先，我们需要创建一个栈来模拟火车站的轨道，这个栈将帮助我们跟踪那些尚未出站的火车。同时，我们还需要一个数组sequence来记录当前的出站顺序。接下来，我们将编写一个递归函数dfs，它将负责处理每一辆火车的进站和出站决策。

在dfs函数中，我们将首先检查是否所有的火车都已经处理完毕，并且栈是否为空。如果是这样，那么我们就找到了一个有效的出站顺序，将其添加到结果数组result中。然后，我们将选择将当前火车编号进栈，然后递归地调用dfs函数来处理下一辆火车。在处理完下一辆火车后，我们需要进行回溯，这意味着我们需要将当前火车从栈中移除，并恢复栈的状态，以便处理下一辆可能的火车。

如果栈不为空，我们将选择将栈顶的火车编号出栈，并将其添加到当前的出站顺序数组中。然后，我们将继续调用dfs函数来处理当前火车，最后再次进行回溯，以确保栈的状态得到正确的恢复。

最终，我们将对结果数组result进行排序，以确保所有的出站顺序都是按照字典序排列的。然后，我们将输出这些结果，每行显示一种可能的出站顺序。

通过这个算法，我们不仅解决了火车进站与出站的难题，还深入理解了递归和回溯在算法设计中的应用。这不仅仅是一道代码题，更是一次逻辑思维的锻炼，让我们在解决实际问题的同时，提升了自己的编程技巧。