问题 将马放到国际象棋的8*8棋盘board上的某个方格中,马按走棋规则进行移动,走遍棋盘上的64个方格,要求每个方格进入且只进入一次,找出一种可行的方案. 分析 说明:这个图是5*5的棋盘. 图片来源:这里 类似于迷宫问题,只不过此问题的解长度固定为64 每到一格,就有[(-2,1),(-1,2),(1,2),(2,1),(2,-1),(1,-2),(-1,-2),(-2,-1)]顺时针8个方向可以选择. 走到一格称为走了一步,把每一步看作元素,8个方向看作这一步的状态空间. 套用回溯法子集树

原创文章,转载请注明:马踏棋盘问题-贪心(MATLAB&C++) By Lucio.Yang 1.问题描述 将马随机放在国际象棋的Board[0-7][0-7]的某个方格中,马按走棋规则进行移动,走遍棋盘上全部64个方格.编制非递归程序,求出马的行走路线,并按求出的行走路线,将数字1,2,…,64依次填入一个8×8的方阵,输出之. 2.matlab代码 clear all clc chessboard=zeros(8);%初始化 DirX=[2 1 -1 -2 -2 -1 1 2];%方向向量

题目描述  请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径.路径可以从矩阵中的任意一个格子开始,每一步可以在矩阵中向左,向右,向上,向下移动一个格子.如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子,则该路径不能再进入该格子. 例如: a   b  c   e s   f   c   s  a  d   e   e  矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径,但是矩阵中不包含"abcb"路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后

1.问题描述: 在国际象棋中,马走日,用户输入棋盘的起始位置从x:0-4,y:0-3输出从这一点开始,马走完整个棋盘的各个方案,并输出方案数 2.输入样式: 请输入棋盘马起始位置: 0 0 3.输出样式: 1    4   17   12   18   13    2    5    3    8   11   16   14   19    6    9    7   10   15   20==========================    1    4   15   20   14

与孙晓宁同学结对审查,其代码地址如下:https://github.com/brunnhilder/-1/blob/master/%E9%A9%AC%E8%B8%8F%E6%A3%8B%E7%9B%98 代码功能要求: 国际象棋的棋盘为8*8的方格棋盘.现将"马"放在任意指定的方格中,按照"马"走棋的规则将"马"进行移动.要求每个方格只能进入一次,最终使得"马"走遍棋盘的64个方格.编写一个C程序,实现马踏棋盘操作,要求用1-

[问题描述]关于马踏棋盘的基本过程:国际象棋的棋盘为 8*8 的方格棋盘.现将"马"放在任意指定的方格中,按照"马"走棋的规则将"马"进行移动.要求每个方格只能进入一次,最终使得"马"走遍棋盘的64个方格. 输入一个n,表示大小为n x n的棋盘 输出马走遍棋盘所有格子的顺序和不同的走法数量 #include<iostream> #include<stdio.h> #include<string.

r为矩阵的行,c为矩阵的列 将结果输出到当前目录下的results.txt. 结果将给出:1.是否存在路径使马可以按要求走遍所有的方格: 2.解的总数: 3.程序执行的时间: #include<stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define r 2 #define c 4 };//存放马跳路径的二维数组 }; ]={,,-,-,,,-,-}; ]={,,,,-,-,-,-}; ,count; FILE *fp

马踏棋盘 1.算法优化的意义 算法是程序的灵魂,为什么有些程序可以在海量数据计算时,依旧保持高速计算? 编程中算法很多,比如八大排序算法(冒泡.选择.插入.快排.归并.希尔.基数.堆排序).查找算法.分治算法.动态规划算法.KMP算法.贪心算法.普利姆算法.克鲁斯卡尔算法.迪杰斯特拉算法.弗洛伊德算法 下面以骑士周游问题为例,体验算法优化程序的意义,感受算法的威力 2.骑士周游问题 马踏棋盘算法介绍和游戏演示 马踏棋盘算法也被称为骑士周游问题 将马随机放在国际象棋的8*8棋盘Board[0-7]

F: Horse Pro 豆豆也已经开始学着玩象棋了,现在豆豆已经搞清楚马的走法了,但是豆豆不能确定能否在 100 步以内从一个点到达另一个点(假设棋盘无限大). Input 第一行输入两个整数 x1,y1 表示当前马所在的位置. 第二行输入两个整数 x2,y2 表示豆豆想把马走在的位置. −10000≤x1,x2,y1,y2≤10000   Output 如果能够在100步以内(包括100步)从(x1,y1) 到达 (x2,y2) 则输出到达所需要的最小步数,否则输出 −1   Sample

import turtle step = 40 for i in range(8): for j in range(8): turtle.penup() turtle.goto(i*step, j*step) turtle.pendown() turtle.begin_fill() if (i+j)%2 == 0: turtle.color("white") else: turtle.color("black") for k in range(4): turtle.

动态库与静态库区别: 堆栈区别,这样区分的意义: 不用第三个变量,交换两个变量的值: 链表公共节点: 判断链表是否有环: 常用排序算法,哪个可以链表实现: 哪科学的好,感兴趣: 项目介绍,遇到的最大问题,有没有进行优化,不优化的原因: 想做哪方面的开发: 为什么考研: 你自己认为自己的优缺点: 马踏棋盘: 问问题:

顺序栈SqStack 基本操作 Status InitStack()//构造一个空栈S Status DestroyStack()//销毁栈S,S不再存在 Status ClearStack()//把S置为空栈 Status StackEmpty()//若S为空栈,则返回true,否则返回false int StackLength()//返回S的元素个数,即栈的长度 Status GetTop(SElemType &e)//若栈不空,则用e返回S的栈顶元素,并返回OK,否则返回ERROR Sta

剑指Offer--当当+搜狐+好未来笔试题+知识点总结 情景回想 时间:2016.9.21 15:00-21:00 地点:山东省网络环境智能计算技术重点实验室 事件:当当笔试.搜狐笔试.好未来笔试 3场笔试中好未来相对简单点. 好未来编程题 马踏棋盘(贪心算法)   马踏棋盘是经典的程序设计问题之中的一个,基本的解决方式有两种:一种是基于深度优先搜索的方法,还有一种是基于贪婪算法的方法.第一种基于深度优先搜索(DFS)的方法是比較经常使用的算法,深度优先搜索算法也是数据结构中的经典算法之中的一个

马上就要蓝桥杯比赛了,我这些算法还是不会,确实有点慌,今天一天早上睡到很晚不愿起床,然后才开始研究8皇后问题.这也是典型的回溯与递归问题.其实本质上和马踏棋盘问题非常类似,八皇后问题呢,就是要判断主对角线,副对角线,横排和竖排不能有皇后.这个是这个问题的着重点.先来看下八皇后问题吧. 1.问题描述: 在8*8的棋盘中放8个皇后,使得每个皇后不能放在同一行,同一列,同一主对角线上(左下斜),同一副对角线上(右上斜). 2.输入: 无(当然也可以优化求任意皇后,这个就不是重点了) 3.输出示例:  

概述 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细 代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商

1.N皇后问题 2.油田问题 3.素数环问题 4.马踏棋盘问题 5.图的m着色问题 6.01背包问题 7.TSP问题 [Code-1:输出N皇后方案和个数] #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int maxn = 105; const ll INF = 2147483647; typedef pair<ll ,int> pli; int a[maxn],b[maxn],c

总目录链接 [学习总结]尚硅谷2019java数据结构和算法 github:javaDSA 目录 几个经典算法面试题 算法和数据结构的重要性 几个经典算法面试题 字符串匹配 暴力法:慢 kmp算法:更符合 汉诺塔 分治算法 八皇后问题 回溯 马踏棋盘问题 DFS+贪心优化 算法和数据结构的重要性 END

马的遍历问题 在n*m的棋盘中,马只能走“日” 字.马从位置(x,y)处出发,把棋盘的每一格都走一次,且只走一次.找出所有路径. 问题解的搜索空间? 棋盘的规模是n*m,是指行有n条边,列有m条边. 马在棋盘的点上走,所以搜索空间是整个棋盘上的n*m个点. 表示未经过. 在寻找路径过程中,活结点的扩展规则? 对于棋盘上任意一点A(x,y),有八个扩展方向: A(x+1,y+2),A(x+2,y+1) A(x+2,y-1),A(x+1,y-2) A(x-1,y-2),A(x-2,y-1) A(x-

一.学习总结 1.图的思维导图 2.图学习体会 深度优先遍历与广度优先遍历 不同点:广度优先搜索,适用于所有情况下的搜索,但是深度优先搜索不一定能适用于所有情况下的搜索.因为由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝,深度优先搜索如果误入无穷分枝(即深度无限),则不可能找到目标节点.所以,深度优先搜索策略是不完备的 广度优先搜索适用范围:在未知树深度情况下,用这种算法很保险和安全.在树体系相对小不庞大的时候,广度优先也会更好些. 深度优先搜索适用范围:刚才说了深度优先搜索又自己的缺陷,但是并不代表深度

标题: ARTS Week 4 分类: ARTS tags: ARTS ----------------------------------- Nov 18, 2019 ~ Nov 24, 2019 Algorithm 深入优先搜索-马遍历棋盘 要求:给定一个n * m的棋盘,左上角为(0, 0),马的初始位置为(x, y),找到所有方案使得马不重复地遍历棋盘,输出所有方案 思路 马走'日'字,因此有八种移动方案,分别为: dir = [[-2,1], [-1,2], [1,2], [2,1],