八皇后问题 问题: 国际象棋棋盘是8 * 8的方格,每个方格里放一个棋子.皇后这种棋子可以攻击同一行或者同一列或者斜线(左上左下右上右下四个方向)上的棋子.在一个棋盘上如果要放八个皇后,使得她们互相之间不能攻击(即任意两两之间都不同行不同列不同斜线),求出一种(进一步的)布局方式.   [来源: https://www.cnblogs.com/franknihao/p/9416145.html ]具体讲解与实现   1 def check(board,row,col): 2 i = 0 3

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

Python基于回溯法解决01背包问题实例 这篇文章主要介绍了Python基于回溯法解决01背包问题,结合实例形式分析了Python回溯法采用深度优先策略搜索解决01背包问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 同样的01背包问题,前面采用动态规划的方法,现在用回溯法解决.回溯法采用深度优先策略搜索问题的解,不多说,代码如下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None defbacktrack(i):   globalbestV,curW,curV,x,bestx   i

回溯法是个很无聊的死算方法,没什么技巧,写这篇博客主要原因是以前思路不太清晰,现在突然想用回溯法解决一个问题时,无法快速把思路转换成代码. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- N-皇后问题描述:在N*N的棋盘上,每一行放置一个皇后,使得任意皇后之间不能互相攻击.求放置

回溯法是一种搜索算法,从某一起点出发按一定规则探索,当试探不符合条件时则返回上一步重新探索,直到搜索出所求的路径. 回溯法所求的解可以看做解向量(n皇后坐标组成的向量,迷宫路径点组成的向量等),所有解向量的几何称为解空间.理论上说,回溯法可以遍历有限个解组成的解空间. 首先介绍回溯法中所需的几个要素: 起点 解向量中第一个元素,第一个可能取得的值. 如迷宫的起点或者假设第一个皇后在(1,1)的位置. 遍历解向量中下一个元素所有可能取值的方法 如迷宫中四个方向沿顺时针试探,n皇后中行优先遍历二维数

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

Description 检查一个如下的6 x 6的跳棋棋盘,有六个棋子被放置在棋盘上,使得每行,每列,每条对角线(包括两条主对角线的所有对角线)上都至多有一个棋子. 列号 0 1 2 3 4 5 6 ------------------------- 1 | | O | | | | | ------------------------- 2 | | | | O | | | ------------------------- 3 | | | | | | O | ------------------

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

问题描写叙述 八皇后问题是十九世纪著名数学家高斯于1850年提出的.问题是:在8*8的棋盘上摆放8个皇后.使其不能互相攻击,即随意的两个皇后不能处在允许行.同一列,或允许斜线上. 能够把八皇后问题拓展为n皇后问题,即在n*n的棋盘上摆放n个皇后,使其随意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上. 问题分析 我们以最简单的4皇后问题分析,显然,为了使皇后不相互攻击,首先考虑每一行仅仅能放一个皇后,我们以X[1,2,3-.N]代表此问题的解数组,X[N]代表在第N行第X[N]列放了一个皇后,比如

问题描述:在一个NN(比如44)的方格中,在每一列中放置一个皇后,要求放置的皇后不在同一行,同一列,同一斜线上,求一共有多少种放置方法,输出放置的数组. 思路解析:从(1,1)开始,一列一列的放置皇后,第一列放置在(1,1).第二列(1,2)不行,(2,2)不行,(2,3)可以,自此第2列放置完成.第三列依次判断. 可以看到对于第j列都要从第一行开始判断(1,j),(2,j),(3,j)...(N,j).如果有一个满足则暂停该列,向后判断下一列,(1,j+1),(2,j+1),(3,j+1)..

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,sum; int c[100]; void search(int cur){ if(cur==n) sum++; else for(int i=0;i<n;i++) { bool ok=1; c[cur]=i; for(int j=0;j<cur;j++){ if(c[cur]==c[j]||c[cur]-cur==c[j]-j||c[cur]+cur==c[j]+j){ ok=0

问题 实现 'a', 'b', 'c', 'd' 四个元素的全排列. 分析 这个问题可以直接套用排列树模板. 不过本文使用子集树模板.分析如下: 一个解x就是n个元素的一种排列,显然,解x的长度是固定的,n. 我们这样考虑:对于解x,先排第0个元素x[0],再排第1个元素x[1],...,当来到第k-1个元素x[k-1]时,就将剩下的未排的所有元素看作元素x[k-1]的状态空间,遍历之. 至此,套用子集树模板即可. 代码 '''用子集树实现全排列''' n = 4 a = ['a','b','c

package main import ( "fmt" "math" ) //判断第k行的某一列放置是否合法 func check(col []int, k int) int { ; i < k; i++ { if col[i] == col[k] || float64(k - i) == math.Abs(float64(col[k] - col[i])) {//与前部分行同列或者列之差的绝对值与两行之差的绝对值相等 } } } //迭代实现, 思想原理同着

赫夫曼树及其应用 赫夫曼(Huffman)树又称最优树,是一类带权路径长度最短的树,有着广泛的应用. 最优二叉树(Huffman树) 1 基本概念 ① 结点路径:从树中一个结点到另一个结点的之间的分支构成这两个结点之间的路径. ② 路径长度:结点路径上的分支数目称为路径长度. ③ 树的路径长度:从树根到每一个结点的路径长度之和. 以下图为例: A到F :结点路径 AEF : 路径长度(即边的数目) 2 : 树的路径长度:3*1+5*2+2*3=19: ④ 结点的带权路径长度:从该结点的到树的根结

引言:从斐波那契数列看动态规划 斐波那契数列:Fn = Fn-1 + Fn-2    ( n = 1,2     fib(1) = fib(2) = 1) 练习:使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n 项 代码如下: # _*_coding:utf-8_*_ def fibnacci(n): if n == 1 or n == 2: return 1 else: return fibnacci(n - 1) + fibnacci(n - 2) # 写这个是我们会发现计算f(5) 要算两

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:将八个皇后摆在一张8*8的国际象棋棋盘上,使每个皇后都无法吃掉别的皇后,一共有多少种摆法? 两个皇后不能同时在同一行,同一列,和斜对角线的位置上,使用回溯法解决. 从第一行选个位置开始放棋子,第二行从0开始选择满足规则的位置,到第三行发现没有位置可以满足规则,那么就把第二行的棋子向后移动一个可以满足规则的位置,如果没有这个位置,就返回到第一行,将棋子向后移动一个,从头开始,以此类推. 这个同学的博客讲的很通俗易懂 https://www.cnblogs.com/bigmoyan/p/

接上一篇,相同的01背包问题,上一篇採用动态规划的方法,如今用回溯法解决. 回溯法採用深度优先策略搜索问题的解.不多说.代码例如以下: bestV=0 curW=0 curV=0 bestx=None def backtrack(i): global bestV,curW,curV,x,bestx if i>=n: if bestV<curV: bestV=curV bestx=x[:] else: if curW+w[i]<=c: x[i]=True curW+=w[i] curV+=

回溯法 百度百科:回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步又一次选择,这样的走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为"回溯点". 在包括问题的全部解的解空间树中,依照深度优先搜索的策略,从根结点出发深度探索解空间树.当探索到某一结点时,要先推断该结点是否包括问题的解,假设包括,就从该结点出发继续探索下去,假设该结点不包括问题的解,则逐层向其祖先结点回溯.(事实上回溯法就

问题描述: 在n*n的棋盘上放置彼此不受攻击的n个皇后.按照国际象棋的规则,皇后可以攻击与之处在同一行或同一列或同一斜线上的棋子.n后问题等价于在n*n格的棋盘上放置n个皇后,任何2个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线. 盲目的迭代枚举: /* *作者:xymaqingxiang *说明:八皇后——盲目迭代法 *分析:通过8重循环模拟搜索空间中的8^8个状态,从中找出满足约束条件的可行性方案 *日期:2014-05-15 */ #include <iostream> #include <