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

原创文章,转载请注明:八皇后问题-回溯法(MATLAB) By Lucio.Yang 1.问题描述 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,即任意的两个皇后不能处在同意行,同一列,或同意斜线上. 2.matlab代码 function PlaceQueen(row,stack,N)%回溯法放置皇后 if row>N PrintQueen(N,stack);%打印棋盘 else for col=1:N stack(row)=co

实际上回溯法有暴力破解的意思在里面,解决一个问题,一路走到底,路无法通,返回寻找另   一条路. 回溯法可以解决很多的问题,如:N皇后问题和迷宫问题. 一.概念 回溯算法实际类似枚举的搜索尝试过程,主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解,当发现不满足条件的时候,就回溯返回,尝试别的路径. 百度解释:回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,又称为试探法,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,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯

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 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击. 给你一个整数 n ,返回所有不同的 n 皇后问题 的解决方案. 每一种解法包含一个不同的 n 皇后问题 的棋子放置方案,该方案中 'Q' 和 '.' 分别代表了皇后和空位. 示例 1: 输入:n = 4 输出:[[".Q..","...Q","Q...","..Q

 DFS Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u   Description 在N*N的方格棋盘放置了N个皇后,使得它们不相互攻击(即任意2个皇后不允许处在同一排,同一列,也不允许处在与棋盘边框成45角的斜线上. 你的任务是,对于给定的N,求出有多少种合法的放置方法.   Input 共有若干行,每行一个正整数N≤10,表示棋盘和皇后的数量:如果N=0,表示结束.   Output

1.引子 中国有一句古话,叫做“不撞南墙不回头",生动的说明了一个人的固执,有点贬义,但是在软件编程中,这种思路确是一种解决问题最简单的算法,它通过一种类似于蛮干的思路,一步一步地往前走,每走一步都更靠近目标结果一些,直到遇到障碍物,我们才考虑往回走.然后再继续尝试向前.通过这样的波浪式前进方法,最终达到目的地.当然整个过程需要很多往返,这样的前进方式,效率比较低下. 2.适用范围 适用于那些不存在简明的数学模型以阐明问题的本质,或者存在数学模型,但是难于实现的问题. 3.应用场景 在8*8国际

描述: 输出8皇后问题所有结果. 输入: 没有输入. 输出: 每个结果第一行是No n:的形式,n表示输出的是第几个结果:下面8行,每行8个字符,‘A’表示皇后,‘.’表示空格.不同的结果中,先输出第一个皇后位置靠前的结果:第一个皇后位置相同,先输出第二个皇后位置靠前的结果:依次类推. 输入样例: 输出样例: 输出的前几行:No 1:A...........A..........A.....A....A...........A..A.........A....No 2:A............

一:问题描述 N皇后问题(含八皇后问题的拓展,规则同四皇后):在N*N的棋盘上,放置N个皇后,要求每一横行每一列,每一对角线上均只能放置一个皇后,求解可能的方案及方案数. 二:代码及结果如下 #include<stdio.h> #define N 4 //假设第i个皇后所在位置为(i,xi) //x[N]数组中存放所得解 void place(int t,int x[]) //递归判断第t层是否有解 { int xi; if(t>N) { ;xi<=N;xi++) { printf

package com.leetCode; /** * Follow up for N-Queens problem. Now, instead outputting board configurations, return the total number of distinct solutions. * @author Zealot * @date 2015年7月23日 下午6:14:49 */ public class NQueensII { int[] x;//当前解 int N;//皇

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

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 | ------------------

/* * 八皇后问题回溯法编程练习 * 在8×8的棋盘上,放置8个皇后,两个皇后之间不能两两攻击 * 也即,直线,垂直45度.135度方向不能出现两个皇后 * * copyright Michael 2014-12-19 * QQ 1192065414 **/ #include <iostream> #include <stack> #include <stdlib.h> #include <string.h> using namespace std; st

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 <

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,

八皇后谜题是经典的一个问题,其解法一共有种! 其定义: 首先定义一个8*8的棋盘 我们有八个皇后在手里,目的是把八个都放在棋盘中 位于皇后的水平和垂直方向的棋格不能有其他皇后 位于皇后的斜对角线上的棋格不能有其他皇后 解出能将八个皇后都放在棋盘中的摆法 这个问题通常使用两种方法来求解: 穷举法 回溯法(递归) 本文章通过回溯法来求解,回溯法对比穷举法高效许多,让我们学习如何实现吧! 实现思想: 我们先在棋盘的第0行第1个棋格放下第一个皇后 下一行寻找一个不冲突的棋格放下下一个皇后 循环第2步 如

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

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

Leetcode之回溯法专题-51. N皇后(N-Queens) n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击. 上图为 8 皇后问题的一种解法. 给定一个整数 n,返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案. 每一种解法包含一个明确的 n 皇后问题的棋子放置方案,该方案中 'Q' 和 '.' 分别代表了皇后和空位. 示例: 输入: 4 输出: [ [".Q..", // 解法 1 "...Q", "Q...&

本文索引目录: 一.回溯算法的基本思想以及个人理解 二.“子集和”问题的解空间结构和约束函数 三.一道经典回溯法题点拨升华回溯法思想 四.结对编程情况 一.回溯算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 回溯法思路的简单描述是:把问题的解空间转化成了图或者树的结构表示,然后使用深度优先搜索策略进行遍历,遍历的过程中记录和寻找所有可行解或者最优解. 1.2 使用条件: 当问题是要求满足某种性质(约束条件)的所有解或最优解时,便可以使用回溯法,其实有暴力剪枝的意味 1.3 使用思想: 回溯法常

今早上看了一篇英语阅读之后,莫名有些空虚寂寞冷.拿出算法书,研读回溯法.我觉得n皇后问题完全可以用暴力方式,即先对n个数进行全排列,得到所有结果的下标组合,问题规模为n!. 全排列花了比较久的时间才编写出来.主要是没有找对思路.最终我想到了递归,即对4个数进行全排列可以化为把[对3个数进行了全排列]的结果拿出来,在下标为1-4的位置上各插上一个数,一次类推.于是我编写了全排列类: //全排列 class Arrangment{ int[][]ans; Arrangment(){} Arrangm

回溯法 回溯法是最常用的解题方法,有"通用的解题法"之称.当要解决的问题有若干可行解时,则可以在包含问题所有解的空间树中,按深度优先的策略,从根节点出发搜索解空间树.算法搜索至解空间树的任一结点时,总是先判断该结点是否肯定不包含问题的解.如果肯定不包含,则跳过对以该结点为根的子树的搜索,继续查找该结点的兄弟结点,若它的兄弟结点都不包含问题的解,则返回其父结点--这个步骤称为回溯.否则进入一个可能包含解的子树,继续按深度优先的策略进行搜索.这种以深度优先的方式搜索问题的解的算法称为回溯法