所谓回溯(backtracking)是通过系统地搜索求解问题的方法.这种方法适用于类似于八皇后这样的问题:求得问题的一个解比较困难,但是检查一个棋局是否构成解很容易. 不多说,放上n皇后的回溯问题代码: //Queens.h #define Queens_H #ifndef Queeens_H #include <vector> using namespace std; class Queens { public: Queens(int size); //构造规模为n行n列的空棋盘 bool

回溯算法的模型是 x++, not satisfy ? x-- : continue. 代码中x作列号,y[x]保存第x列上皇后放置的位置. #include<stdio.h> #include<math.h> #define N 5 int position_check(int,int*); void print_board(int count,int* y); int main() { }; //记录每列上的皇后放的位置 ; //解的个数 ; ) { y[x]++; //为当前

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

所谓回溯算法,在笔者看来就是一种直接地思想----假设需要很多步操作才能求得最终的解,每一步操作又有很多种选择,那么我们就直接选择其中一种并依次深入下去.直到求得最终的结果,或是遇到明细的错误,回溯到上一步,换一种选择继续.就像把每种结果都遍历一遍,找到我们需要的结果. 回溯算法非常适合使用递归来求解,但与一般的递归又稍有不同.一个递归需要递归公式+递归终止条件,当然使用递归来实现的回溯算法也需要这些,只是就笔者的理解而言回溯算法还需要“回溯”这一部分.所谓回溯,就是在某一步中有多个选择的时候,

今天在看深度优先算法的时候,联想到DFS本质不就是一个递归回溯算法问题,只不过它是应用在图论上的.OK,写下这篇博文也是为了回顾一下回溯算法设计吧. 学习回溯算法问题,最为经典的问题我想应该就是八皇后问题了. 一.适用范围 回溯算法应用的范围当然是很多了,那么归纳一下:如果一个问题中,没有很好的数学模型来解决,或者有数学模型解决,但是很难实现,那么我们就可以使用回溯算法来求解. 二.定义 回溯算法也叫试探法,它是一种系统地搜索问题的解的方法. 用回溯算法解决问题的一般步骤:1 针对所给问题,定义

题目: 7-1 串的模式匹配 (30 分) 给定一个主串S(长度<=10^6)和一个模式T(长度<=10^5),要求在主串S中找出与模式T相匹配的子串,返回相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置. 输入格式: 输入有两行: 第一行是主串S: 第二行是模式T. 输出格式: 输出相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置.若匹配失败,输出0. 输入样例: 在这里给出一组输入.例如: aaaaaba ba 输出样例: 在这里给出相应的输出.例如: 6 分析: 这里就是在主串里面找是否存在

以4皇后为例,其他的N皇后问题以此类推.所谓4皇后问题就是求解如何在4×4的棋盘上无冲突的摆放4个皇后棋子.在国际象棋中,皇后的移动方式为横竖交叉的,因此在任意一个皇后所在位置的水平.竖直.以及45度斜线上都不能出现皇后的棋子,例子 要求编程求出符合要求的情况的个数.四皇后问题有很多种解法,这里主要介绍一种经典的解决方法:回溯法 回溯法的基本思想是:可以构建出一棵解空间树,通过探索这棵解空间树,可以得到四皇后问题的一种或几种解.这样的解空间树有四棵 在如上图所示的4×4的棋盘上,按列来摆放棋子,

学校数据结构的课程实验之一. 数据结构:(其实只用了一个二维数组) 算法:深度优先搜索,试探回溯 需求分析: 设计一个在控制台窗口运行的“n皇后问题”解决方案生成器,要求实现以下功能: 由n*n个方块排成n行n列的正方形称为n元棋盘.如果两个皇后位于n元棋盘上的同一行.同一列或同一对角线上,则称它们在互相攻击.现要找出使棋盘上n个皇后互不攻击的布局. 编制程序解决上述问题,以n=6运行程序,输出结果. 算法解释: 首先试探当前行第一个可用的位置(列.对角线没有被占领),摆放皇后之后,试探下一行的

相关知识:(来自百度百科)  LCA(Least Common Ancestors) 即最近公共祖先,是指在有根树中,找出某两个结点u和v最近的公共祖先. 例如: 1和7的最近公共祖先为5: 1和5的最近公共祖先为5: 7和5的最近公共祖先为7: 题目: 给定一个二叉搜索树, 找到该树中两个指定节点的最近公共祖先. 百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树 T 的两个结点 p.q,最近公共祖先表示为一个结点 x,满足 x 是 p.q 的祖先且 x 的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先

  给定一个主串S(长度<=10^6)和一个模式T(长度<=10^5),要求在主串S中找出与模式T相匹配的子串,返回相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置. 输入格式: 输入有两行: 第一行是主串S: 第二行是模式T. 输出格式: 输出相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置.若匹配失败,输出0. 输入样例: 在这里给出一组输入.例如: aaaaaba ba 输出样例: 在这里给出相应的输出.例如: 6 解题思路:串的模式匹配有两种:一种是BF算法,一种是KMP算法:基于这道题给

#include <stdio.h> #define N 4 int solution[N], j, k, count, sols; int place(int row, int col) { for (j = 0; j <row; j++) { if (row - j == solution[row] - solution[j] || row + solution[row] == j + solution[j] || solution[j] == solution[row]) retu

上两篇博客 8皇后以及N皇后算法探究,回溯算法的JAVA实现,递归方案 8皇后以及N皇后算法探究,回溯算法的JAVA实现,非递归,数据结构“栈”实现 研究了递归方法实现回溯,解决N皇后问题,下面我们来探讨一下非递归方案 实验结果令人还是有些失望,原来非递归方案的性能并不比递归方案性能高 代码如下: package com.newflypig.eightqueen; import java.util.Date; /** * 使用循环控制来实现回溯,解决N皇后 * @author newflydd@

结合问题说方案,首先先说问题: 八皇后问题:在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 嗯,这个问题已经被使用各种语言解答一万遍了,大多还是回溯法解决的. 关于回溯算法:个人理解为就是优化的穷举算法,穷举算法是指列出所有的可能情况,而回溯算法则是试探发现问题"剪枝"回退到上个节点,换一条路,能够大大提高求解效率. 具体到8皇后问题上来说,需要考虑以下几点: 1)将8个皇后定义为8行中的相对位置来标识,考虑增

八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例.该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 高斯认为有76种方案.1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果.计算机发明后,有多种计算机语言可以解决此问题.---------以上节选自百度百科. 算法思考,初步思路: 构建二维int或者short型数组,内

问题 八皇后问题是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型例题.该问题是十九世纪著名的数学家高斯1850年提出:在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法 百度来的代码 回溯法用递归实现八皇后解法 declare type t_queen is varray(8) of number; queen t_queen := t_queen(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8); l_num number := 0;

这里回溯算法还要好好研究一下 试探一个位置是否有效,如果有效,试探下一个位置(DFS),如果无效则回退 1.定义一个解空间,存放一个解的空间 2.DFS(暂且认为是DFS) 这里N皇后用的是递归+回溯实现的 package com.gxf.backtracking; /** * n皇后问题 * @author Administrator * */ public class Queen { int num_queen; //皇后个数 int solution[]; //solution[i] =

回溯算法实际上是一个类似枚举的搜索尝试过程,主要是在搜索尝试中寻找问题的解,当发现已不满足求解条件时,就回溯返回,尝试别的路径. 回溯法是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目的.但是当探索到某一步时,发现原先选择并不优或者达不到目标,就退一步重新选择,而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点” 许多复杂的,规模较大的问题都可以使用回溯法,有“通用解题方法”的美称. 基本思想: 在包含问题的所有解的空间树中,按照深度优先搜索的策略,从根节点出发深度搜索解空间树.当探索到某一节点时,要先判断

  算法提高 8皇后·改   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB      问题描述 规则同8皇后问题,但是棋盘上每格都有一个数字,要求八皇后所在格子数字之和最大. 输入格式 一个8*8的棋盘. 输出格式 所能得到的最大数字和 样例输入 1 2 3 4 5 6 7 89 10 11 12 13 14 15 1617 18 19 20 21 22 23 2425 26 27 28 29 30 31 3233 34 35 36 37 38 39 4041 42 43 44 45 46

八皇后问题 八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例.该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法. 代码实现 static int count = 0;//记录有几种方法 int max = 8;//max表示几个皇后 int[] arr = new int[max];//用一个数组表示,其中arr[n]表示放在第arr[n]+1列,n表示第n+1个

1.介绍 八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的经典案例,该问题是国际西洋棋棋手马克斯.贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即 任意两个皇后都不能处于同一行.同一列.同一斜线.问有多少种摆法(92). 2.思路分析 第一个皇后先放第一行第一列 第二个皇后放在第二行第一列,然后判断是否OK,如果不OK,继续放在第二列,第三列,依次把所有列都放完,找到一个合适 继续放第三个皇后,还是第一列,第二列...知道第8个皇后也能放在一个不冲突的位置,算是找