棋盘覆盖和整数规划问题
棋盘覆盖问题程序说明
棋盘覆盖问题
对一M*N棋盘,假设有外形完全一样的骨排.每一骨排可覆盖棋盘上两相邻的方格.若用一些骨排覆盖棋盘,使棋盘上所有格被盖,且不交叉,称完全覆盖,.8*8棋盘是否可以完全覆盖?
编程思想:将棋盘设为一个M*N数组,对数组中每个元素分别赋值0和1,并使每个元素与其周围元素的值不相等。
再将数组中对角元素赋给0,1以外的值。
统计数组中0元素与1元素的个数。
若相等,证明可以完全覆盖,不相等则不能完全覆盖。
本程序特点:棋盘的行数和列数可以是任意的。
只需输入行数和列数便可得到结论。
缺点:棋盘只能是缺少对角的,不能是缺少任意的几格。
运筹学中整数规划问题的近似算法
运筹学中整数规划问题的近似算法运筹学是一门研究如何在有限资源下做最优决策的学科,其中整数规划是其中一种重要的决策方法。
整数规划问题是指在线性规划问题的基础上,对决策变量的取值加以限定,限定为整数值。
整数规划问题在实际应用中非常常见,例如优化生产计划、物流配送、资源分配等。
然而,整数规划问题的解空间通常是离散的,由于整数规划问题的NP难解性质,寻找准确解的效率很低,因此近似算法成为解决整数规划问题的重要手段。
一、近似算法的概念近似算法是指在可接受的误差范围内,通过有效的计算方法得到问题的近似最优解。
在整数规划问题中,近似算法主要通过松弛约束条件、局部搜索等方法寻找问题的近似解。
二、近似算法的分类近似算法可以根据问题的特性和解决方法的不同进行分类,下面介绍几种常见的近似算法。
1. 线性松弛算法(Linear Relaxation)线性松弛算法是整数规划问题中常用的近似算法之一。
该算法的基本思想是将整数规划问题的整数约束放宽为实数约束,得到一个线性规划问题。
然后通过求解线性规划问题的松弛解,并将松弛解的整数部分作为整数规划问题的一个近似解。
2. 近似局部搜索算法(Approximate Local Search)近似局部搜索算法通过在整数规划问题的解空间中进行局部搜索,通过一系列的改进和优化策略来逐步提高解的质量。
该算法在每一步都根据某种准则选择当前最优解,并通过局部搜索来寻找局部最优解。
然后,通过重复进行局部搜索和改进操作,逐渐向全局最优解靠近。
3. 启发式算法(Heuristic Algorithm)启发式算法是一种基于经验和直觉的算法,通过在可行解空间中搜索一组近似解,并根据某种评价准则选择最优解。
在解决整数规划问题时,启发式算法通过寻找有效的近似解,来替代寻找准确解,从而节省计算资源和时间。
三、近似算法的应用案例近似算法在实际问题中有广泛的应用,下面以物流配送问题为例,介绍近似算法的应用。
假设某物流公司需要将一批货物从仓库分配到多个客户,其中仓库和客户的位置已知,货物的需求和供应量也已知。
棋盘覆盖问题的求解
棋盘覆盖问题的求解棋盘覆盖问题是一个经典的数学问题,它引发了人们对于数学中的逻辑思维和问题解决能力的思考。
在这篇文章中,我将为大家详细介绍棋盘覆盖问题的求解方法,并希望能够帮助中学生和他们的父母更好地理解和应用这一问题。
棋盘覆盖问题是指如何用特殊形状的骨牌将一个2^n × 2^n的棋盘完全覆盖的问题。
其中,骨牌的形状分为4种,分别为L型、反L型、凸型和凹型。
在求解这个问题时,我们需要遵循以下几个步骤。
首先,我们需要将给定的棋盘划分为四个相等的小棋盘。
这样,我们就可以将问题分解为四个子问题,分别是将四个小棋盘覆盖完整。
接下来,我们就可以通过递归的方式来解决每个子问题。
在解决子问题时,我们需要根据骨牌的形状来选择放置的位置。
以L型骨牌为例,我们可以将其放置在左上角、左下角或者右上角。
通过不同的放置位置,我们可以将子问题进一步分解为更小的子问题。
同样地,我们可以使用相同的方法来解决反L型、凸型和凹型骨牌。
在每个子问题中,我们需要注意两个关键点。
首先,我们需要保证每个小棋盘上的骨牌能够完全覆盖。
这就要求我们在放置骨牌时,需要选择合适的位置和方向。
其次,我们需要保证四个小棋盘的边缘能够对齐。
这样,才能保证最终的结果是一个完整的棋盘。
通过不断地递归求解子问题,我们最终可以将整个棋盘完全覆盖。
这个过程中,我们需要注意边界条件的处理,以及递归函数的设计。
同时,我们还可以通过剪枝等优化方法来提高算法的效率。
棋盘覆盖问题的求解方法不仅仅是一个数学问题,更是一个思维训练的过程。
通过解决这个问题,我们可以培养自己的逻辑思维能力、问题解决能力和创新思维。
同时,这个问题也具有一定的实用性,可以用于解决一些实际问题,如图像处理、计算机视觉等领域。
总结一下,棋盘覆盖问题是一个经典的数学问题,通过将棋盘划分为四个小棋盘,我们可以通过递归的方式来解决每个子问题。
在解决子问题时,我们需要选择合适的骨牌形状和放置位置,同时保证边缘对齐和完全覆盖。
运筹学中整数规划问题的近似算法
运筹学中整数规划问题的近似算法近似算法在运筹学中整数规划问题的解决中起着重要的作用。
整数规划问题是指决策变量为整数的最优化问题,它在实际问题中具有广泛的应用,如物流配送、生产调度以及网络优化等领域。
然而,由于整数规划问题的困难性,寻求精确解的方法可能需要耗费大量的时间和计算资源。
因此,近似算法成为一种有效的求解整数规划问题的方式。
一、整数规划问题的定义与特点整数规划问题可以定义为在约束条件下,目标函数为整数线性函数的最优化问题。
它与线性规划问题相比,多了一个要求决策变量为整数的限制条件。
这使得整数规划问题的解空间不连续,增加了问题的难度。
二、整数规划问题的近似算法分类在运筹学领域,有多种近似算法被提出来解决整数规划问题。
根据算法的思想和方法,这些算法可以分为以下几类:1. 分支定界算法分支定界算法是一种广泛运用于整数规划问题求解的近似算法。
该算法的基本思想是通过将整数规划问题分解为多个子问题,并对每个子问题进行线性规划求解。
通过对每个子问题的目标函数值进行判断和优化,最终得到整数规划问题的近似解。
2. 近似拉格朗日算法近似拉格朗日算法是一种基于拉格朗日乘子法的近似算法。
该算法的核心思想是通过求解相应的拉格朗日松弛问题来逼近整数规划问题的最优解。
这种方法可以有效地简化整数规划问题的复杂度,提高问题求解的效率。
3. 启发式算法启发式算法是一种利用经验或专业知识来指导求解过程的近似算法。
它不保证可以找到问题的最优解,但可以快速找到较好的解。
常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法等。
三、近似算法的优缺点近似算法在解决整数规划问题中具有以下优点:1. 时间复杂度低:与精确算法相比,近似算法可以大大减少计算时间,加快问题的求解速度。
2. 解的质量较高:虽然近似算法不能保证找到问题的最优解,但通常能够找到接近最优解的较好解。
然而,近似算法也存在一些缺点:1. 解的质量不能保证:近似算法在求解整数规划问题时,无法提供问题的最优解。
算法设计与分析实验报告棋盘覆盖问题
算法设计与分析实验报告棋盘覆盖问题贵州大学计算机科学与技术学院计算机科学与技术系上机实验报告课程名称:算法设计与分析班级:信计101班实验日期:2013-9-30 姓名: 张胜学号:1007010162 指导教师:程欣宇实验序号:一实验成绩: 一、实验名称分治算法实验 - 棋盘覆盖问题二、实验目的及要求1、熟悉递归算法编写;2、理解分治算法的特点;3、掌握分治算法的基本结构。
三、实验环境Visual C++四、实验内容根据教材上分析的棋盘覆盖问题的求解思路,进行验证性实验;要求完成棋盘覆盖问题的输入、分治求解、输出。
有余力的同学尝试消去递归求解。
五、算法描述及实验步骤分治算法原理:分治算法将大的分解成形状结构相同的子问题,并且不断递归地分解,直到子问题规模小到可以直接求解。
棋盘覆盖问题描述:在一个2k x 2k个方格组成的棋盘中恰有一个方格与其他的不同称为特殊方格,想要求利用四种L型骨牌(每个骨牌可覆盖三个方格)不相互重叠覆盖的将除了特殊方格外的其他方格覆盖。
实验步骤:1、定义用于输入和输出的数据结构;2、完成分治算法的编写;3、测试记录结构;4、有余力的同学尝试不改变输入输出结构,将递归消除,并说明能否不用栈,直接消除递归,为什么,六、调试过程及实验结果实验运行结果:七、总结通过本次实验,我更深的理解了递归和分治策略。
代码是书上的算法,加上主函数就行了,用的是C语言编写,很长时间没用了,感觉有点生疏。
实验结果有点问题,就是覆盖棋盘时,并不是按照1,2,3….的字符顺序,而是按照很乱的顺序输出字符,这个我不知道怎么解决,就没解决。
八、附录#include "stdio.h"#include "conio.h"int board[8][8] ={{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0 ,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0},{0,0,0,0,0,0,0,0}};int tile=0;void chessBoard(int tr, int tc, int dr, intdc, int size){int t=tile++,s=size/2;if (size==1) return;if (dr<tr+s&&dc<tc+s)chessBoard(tr,tc,dr,dc,s);else {board[tr+s-1][tc+s-1]=t;chessBoard(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s);}if(dr <tr+s && dc >= tc+s)chessBoard(tr,tc+s,dr,dc,s);else {board[tr+s-1][tc+s]=t;chessBoard(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s);} if(dr >= tr+s&&dc<tc+s)chessBoard(tr+s,tc,dr, dc,s);else {board[tr+s][tc+s-1]=t;chessBoard(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s);} if(dr >= tr+s &&dc>=tc+s) chessBoard(tr+s,tc+s,dr,dc,s);else {board[tr+s][tc+s]=t;chessBoard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);} }main(){int i ,j;chessBoard(0,0,5,5,8);for(i=0;i <8;i++){for( j=0;j <8;j++) {if(board[i][j]<10)printf("0");printf("%d",board[i][j]);printf(" ");}printf( "\n"); } getchar();}。
棋盘覆盖问题算法思路
棋盘覆盖问题算法思路
棋盘覆盖问题是一道经典的分治算法问题,通常用于介绍分治算法的思想。
其基本思路是将棋盘分成若干个小块,然后在其中一个小块上放置一块特殊的骨牌,然后将剩下的小块按照同样的方式继续分成更小的块,并在其中一个小块上放置另一块骨牌,以此类推,直到整个棋盘被覆盖。
具体的实现过程可以采用递归的方式,将棋盘不断地分成四个部分,然后在其中一个部分上放置一块骨牌,再递归求解另外三个部分。
在实现过程中,需要注意处理边界条件和特殊情况,例如棋盘大小为1x1或者存在特殊方块无法覆盖等情况。
该算法的时间复杂度为O(2^n),其中n为棋盘大小的指数。
虽然时间复杂度较高,但是由于该问题特殊的递归性质使得其能够被高效地并行化,因此在实际应用中仍有广泛的应用。
计算机算法设计与分析实验报告
计算机算法设计与分析实验报告专业:java 技术学号:541213440245 姓名:徐亚涛指导老师:谷培培实验一:棋盘覆盖(递归与分治策略)一、实验目的与要求1、明确棋盘覆盖的概念2、明确递归与分治策略的设计思路。
3、利用递归与分治策略解决棋盘覆盖问题。
二、实验题:问题描述:递归与分治策略算法,用4种不同形态的L型骨牌覆盖一个给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。
输入数据由程序运行后的界面中的编辑框中输入游戏规模,特殊方格的位置。
将覆盖的结果在窗口中显示出来。
三、实验代码package cn.ChessBoard;import java.awt.BorderLayout;import java.awt.Color;import java.awt.Font;import java.awt.GridLayout;import java.awt.event.ActionEvent;import java.awt.event.ActionListener;import java.util.Random;import javax.swing.JButton;import javax.swing.JFrame;import javax.swing.JLabel;import javax.swing.JPanel;import javax.swing.JTextArea;import javax.swing.JTextField;public class ChessBoards extends JFrame {private int tr, tc, dr, dc, size;//定义各成员变量int tile = 1;float red,green,blue;JPanel centerPanel;JPanel southPanel;JButton[][] button;JTextField TrText, TcText, DrText, DcText, SizeText;JLabel TrLabel, TcLabel, DrLabel, DcLabel, SizeLabel;JButton OKButton;JButton CancelButton;JPanel panel = new JPanel();public ChessBoards() {super();setTitle("棋盘覆盖");this.setResizable(false);centerPanel = new JPanel();southPanel = new JPanel();OKButton = new JButton("确定或开始");OKButton.addActionListener(new OKButtonAction()); CancelButton = new JButton("取消或清除"); CancelButton.addActionListener(new OKButtonAction()); setBounds(300, -10, 900, 900);//设置窗口大小与位置TrText = new JTextField("0",2);//定义各组件TcText = new JTextField("0",2);DrText = new JTextField("0",2);DcText = new JTextField("0",2);SizeText = new JTextField("4",2);TrLabel = new JLabel("起始方格坐标x: ");TcLabel = new JLabel("起始方格坐标y: "); DrLabel = new JLabel("特殊方格坐标x: "); DcLabel = new JLabel("特殊方格坐标y: "); SizeLabel = new JLabel("棋盘规模size: ");TrText.setEnabled(false);TcText.setEnabled(false);int tR = Integer.parseInt(TrText.getText());int tC = Integer.parseInt(TcText.getText());int dR = Integer.parseInt(DrText.getText());int dC = Integer.parseInt(DcText.getText());int Size = 1;for (int i=0;i<Integer.parseInt(SizeText.getText());i++) Size*=2;tr = tR;tc = tC;dr = dR;dc = dC;size = Size;southPanel.add(CancelButton);//添加各组件到窗体southPanel.add(TrLabel);southPanel.add(TrText);southPanel.add(TcLabel);southPanel.add(TcText);southPanel.add(DrLabel);southPanel.add(DrText);southPanel.add(DcLabel);southPanel.add(DcText);southPanel.add(SizeLabel);southPanel.add(SizeText);southPanel.add(OKButton);getContentPane().add(southPanel, BorderLayout.NORTH);setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE);}class gridLayout {public gridLayout() {centerPanel.setLayout(new GridLayout(0, size));button = new JButton[size][size];for (int i = 0; i < size; i++) {for (int j = 0; j < size; j++) {button[i][j] = new JButton();if (i == dr && j == dc) {button[i][j].setBackground(Color.BLUE);button[i][j].setText("<html><font size='2' color='white'>棋盘覆盖<br>Done By Java!</font></html>");button[i][j].setEnabled(false);}centerPanel.add(button[i][j]);}}}private void sleep(){for (int i=0;i<100;i++)for(int j=0;j<1000;j++);}public void ChessBoard(int tr, int tc, int dr, int dc, int size) {//算法实现if (size == 1) // 棋盘方格大小为1,说明递归到最里层return;int t = tile++;// 每次递增1Random rd = new Random();red=rd.nextFloat();green=rd.nextFloat();blue=rd.nextFloat();Color col = new Color(red,green,blue);sleep();int s = size / 2; // 棋盘中间的行、列号(相等的)// 检查特殊方块是否在左上角子棋盘中if (dr < tr + s && dc < tc + s) // 在ChessBoard(tr, tc, dr, dc, s);else // 不在,将该子棋盘右下角的方块视为特殊方块{button[tr + s - 1][tc + s - 1].setBackground(col);button[tr + s - 1][tc + s - 1].setEnabled(false);button[tr + s - 1][tc + s - 1].setText("<html><Font size='4',color='white'>"+t+"</Font></html>");ChessBoard(tr, tc, tr + s - 1, tc + s - 1, s);sleep();}// 检查特殊方块是否在右上角子棋盘中if (dr < tr + s && dc >= tc + s) // 在ChessBoard(tr, tc + s, dr, dc, s);else // 不在,将该子棋盘左下角的方块视为特殊方块{button[tr + s - 1][tc + s].setBackground(col);button[tr + s - 1][tc + s].setEnabled(false);button[tr + s - 1][tc + s ].setText("<html><Font size='4',color='white'>"+t+"</Font></html>");ChessBoard(tr, tc + s, tr + s - 1, tc + s, s);sleep();}// 检查特殊方块是否在左下角子棋盘中if (dr >= tr + s && dc < tc + s) // 在ChessBoard(tr + s, tc, dr, dc, s);else // 不在,将该子棋盘右上角的方块视为特殊方块{button[tr + s][tc + s - 1].setBackground(col);button[tr + s][tc + s - 1].setEnabled(false);button[tr + s ][tc + s - 1].setText("<html><Font size='4',color='white'>"+t+"</Font></html>");ChessBoard(tr + s, tc, tr + s, tc + s - 1, s);sleep();}// 检查特殊方块是否在右下角子棋盘中if (dr >= tr + s && dc >= tc + s) // 在ChessBoard(tr + s, tc + s, dr, dc, s);else // 不在,将该子棋盘左上角的方块视为特殊方块{button[tr + s][tc + s].setBackground(col);button[tr + s][tc + s].setEnabled(false);button[tr + s ][tc + s ].setText("<html><Font size='4',color='white'>"+t+"</Font></html>");ChessBoard(tr + s, tc + s, tr + s, tc + s, s);sleep();}}}public class OKButtonAction implements ActionListener {public void actionPerformed(ActionEvent e) {// TODO Auto-generated method stubJButton whichButton = (JButton) e.getSource();String whichName = whichButton.getActionCommand();if(whichName.equals("开始")) {getContentPane().add(centerPanel, BorderLayout.CENTER);int tR = Integer.parseInt(TrText.getText());int tC = Integer.parseInt(TcText.getText());int dR = Integer.parseInt(DrText.getText());int dC = Integer.parseInt(DcText.getText());int Size = 1;for (int i=0;i<Integer.parseInt(SizeText.getText());i++)Size*=2;tr = tR;tc = tC;dr = dR;dc = dC;size = Size;try {gridLayout grid = new gridLayout();grid.ChessBoard(tr, tc, dr, dc, size);centerPanel.updateUI();} catch (Exception EX) {EX.printStackTrace();}panel.removeAll();OKButton.setEnabled(false);}if (whichName.equals("取消或清除")) {//当你点下一个提示按钮时的事件响应JLabel label = new JLabel();label.setHorizontalAlignment(JLabel.CENTER);label.setText("<html><Font size='+8',color='red'><center><b><br> 您取消了操作或是<br><Font size='+8',color='blue'><center>您清除了前一个棋盘……" +"<br><Font size='+8',color='green'><center>下面是关于题目的介绍<br><br><br><br><br><br> </b></Font></html>");// JLabel l = new JLabel("题目要求");JTextArea area = new JTextArea("在一个2k x 2k 个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其他方格不同," +"称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一特殊棋盘。
棋盘覆盖问题算法思路
棋盘覆盖问题算法思路棋盘覆盖问题是一个经典的递归问题,其原始问题定义如下:给定一个2^n*2^n的棋盘,其中一个方格被标记,将该棋盘分割成4个2^(n-1)*2^(n-1)的小棋盘,同时以递归的方式,将标记方格分割到4个小棋盘之一,并覆盖其他方格。
重复此过程,直到达到基本情况,即当棋盘大小为2*2,无需分割。
我们可以使用分治法来解决这个问题,即将一个大问题分解为多个小问题,并最终将它们的解组合起来得到原问题的解。
下面是一个算法思路:1.定义一个棋盘的类,表示一个棋盘对象。
其中包括棋盘的大小、标记方格的位置坐标等信息。
2. 定义一个递归函数cover(board, size, tr, tc, dr, dc),其中board表示当前的棋盘对象,size表示当前棋盘的大小,(tr, tc)表示当前棋盘左上角方格的坐标,(dr, dc)表示标记方格的坐标。
3.首先检查当前棋盘大小是否为2*2,如果是,则直接将标记方格的位置填充到其他3个方格,并返回。
4. 否则,将当前棋盘的大小减半,计算出当前棋盘分割后4个小棋盘的左上角方格坐标和标记方格的位置坐标(nt, nl, nr, nc)。
5. 然后分别递归调用cover函数对4个小棋盘进行覆盖,需要注意传递的参数:a. 对于第一个小棋盘,其大小为size / 2,左上角坐标为(tr, tc),标记方格的坐标为(nt, nl)。
b. 对于第二个小棋盘,其大小为size / 2,左上角坐标为(tr, tc + size / 2),标记方格的坐标为(nr, nc)。
c. 对于第三个小棋盘,其大小为size / 2,左上角坐标为(tr + size / 2, tc),标记方格的坐标为(nr, nc)。
d. 对于第四个小棋盘,其大小为size / 2,左上角坐标为(tr + size / 2, tc + size / 2),标记方格的坐标为(nt, nl)。
6.最后,将4个小棋盘的覆盖结果组合起来得到原问题的解,并将该结果填充到当前棋盘。
棋盘覆盖算法
棋盘覆盖算法棋盘覆盖算法(Tiling Puzzle)是用小的拼图块填满一个大的棋盘的问题,这些拼图块称作多米诺骨牌,每一块都覆盖两个格子,而棋盘的大小为2的n次方×2的n次方,其中n是整数。
在一个棋盘和一组多米诺骨牌下,棋盘恰好可以被所有的多米诺骨牌覆盖,且每个多米诺骨牌恰好覆盖两个格子。
棋盘覆盖算法是一个NP难问题,它需要在指数时间内找到最佳解决方案。
但是,对于许多小规模的问题,我们可以使用回溯算法来得到最佳解决方案。
回溯算法是一种试探性算法,最初解答第一个问题,可进一步解答其他问题。
该算法探讨所有可能的解决方案,直到找到正确的方案。
如果没有正确的解决方案,那么回溯算法将返回到较早的步骤并尝试其他方案。
因此,我们可以使用回溯算法来解决这个问题。
当我们覆盖一个多米诺骨牌时,我们可以检查是否存在其他多米诺骨牌可以覆盖未覆盖的部分,并将这些多米诺骨牌添加到棋盘的布局中。
如果我们在棋盘上填好所有的多米诺骨牌,那么我们就找到了正确的解决方案。
步骤:1. 首先在棋盘上选择一个没有被覆盖的格子。
2. 从所有可以放置在这个格子上的多米诺骨牌中,选择一个多米诺骨牌放到这个位置上。
3. 如果这个多米诺骨牌可以被放置在棋盘上的其他未被覆盖的位置上,那么就在这个位置上放置。
4. 重复步骤2和3,一直到所有的多米诺骨牌都被放置在棋盘上。
5. 如果无法放置更多的多米诺骨牌了,那么我们就找到了一个正确的解决方案。
如果仍有多米诺骨牌没有被放置,那么我们就返回步骤2,并尝试用其他的多米诺骨牌进行覆盖。
6. 最终,我们找到的正确的解决方案就是把所有多米诺骨牌都放置在位置上的布局。
总之,棋盘覆盖算法是一个重要的问题,它在计算机科学领域中具有广泛的应用。
在实际应用中,我们可以使用计算机来解决这个问题,例如利用回溯算法。
用分治法求解棋盘覆盖问题
棋盘覆盖问题问题描述:在一个2k×2k(k≥0)个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其他方格不同,称该方格为特殊方格.显然,特殊方格在棋盘中出现的位置有4k中情形,因而有4k中不同的棋盘,图(a)所示是k=2时16种棋盘中的一个。
棋盘覆盖问题要求用图(b)所示的4中不同形状的L型骨牌覆盖给定棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且热河亮哥L型骨牌不得重复覆盖.问题分析:K〉0时,可将2k×2k的棋盘划分为4个2k-1×2k-1的子棋盘。
这样划分后,由于原棋盘只有一个特殊方格,所以,这4个子棋盘中只有1个子棋盘中有特殊方格,其余3个子棋盘中没有特殊方格。
为了将这3个没有特殊方格的子棋盘转化成为特殊棋盘,以便采用递归方法求解,可以用一个L型骨牌覆盖这3个较小的棋盘的会合处,从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。
递归地使用这种划分策略,直至将棋盘分割为1×1的子棋盘。
问题求解:下面介绍棋盘覆盖问题中数据结构的设计。
(1)棋盘:可以用一个二维数组board[size][size]表示一个棋盘,其中size=2k。
为了在递归处理的过程中使用同一个棋盘,将数组board设为全局变量。
(2)子棋盘:整个棋盘用二维数组board[size][size]表示,其中的子棋盘由棋盘左上角的下标tr、tc和棋盘大小s表示。
(3)特殊方格:用board[dr][dc]表示特殊方格,dr和dc是该特殊方格在二维数组board中的下标。
(4)L型骨牌:一个2k×2k的棋盘中有一个特殊方格,所以,用到L型骨牌的个数为(4k-1)/3,将所有L型骨牌从1开始连续编号,用一个全局变量tile表示。
图(a)C语言源码:/*author: 彭洪伟*studentID:0950310006*class:计科1班*problem:分治法解决棋盘覆盖问题*/#include <stdio.h>#include 〈math.h〉int tile=1; //记录骨牌的型号int board[20][20]={0}; //存储棋盘被覆盖的情况void ChessBoard(int tr,int tc,int dr,int dc,int size){ //tr和tc是棋盘左上角的下标,dr和dc是特殊方格的下标,size是棋盘的大小int t=0;int s;if (size==1)return;t=tile++;s=size/2; //划分棋盘//覆盖左上角棋盘if (dr〈tr+s&&dc〈tc+s) //特殊方格在棋盘的左上角ChessBoard(tr,tc,dr,dc,s);else{board[tr+s-1][tc+s—1]=t;ChessBoard(tr,tc,tr+s—1,tc+s—1,s);}//覆盖右上角棋盘if (dr<tr+s&&dc>=tc+s) //特殊方格在棋盘的右上角ChessBoard(tr,tc+s,dr,dc,s);else{board[tr+s—1][tc+s]=t;ChessBoard(tr,tc+s,tr+s—1,tc+s,s);}//覆盖左下角棋盘if (dr>=tr+s&&dc<tc+s)//特殊方格在棋盘的左下角ChessBoard(tr+s,tc,dr,dc,s);else{board[tr+s][tc+s—1]=t;ChessBoard(tr+s,tc,tr+s,tc+s—1,s);}//覆盖右下角棋盘if (dr>=tr+s&&dc〉=tc+s) //特殊方格在棋盘的右下角ChessBoard(tr+s,tc+s,dr,dc,s);else{board[tr+s][tc+s]=t;ChessBoard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);}}int main(){int k,x,y;printf("请输入棋盘的规模K:");scanf("%d”,&k);printf("请输入特殊方格的下标x,y:");scanf("%d %d”,&x,&y);ChessBoard(0,0,x,y,pow(2,k));for(int i=0; i〈pow(2,k); i++){for (int j=0; j<pow(2,k); j++){printf(”%—4d",board[i][j]);}printf("\n”);}return 0;}运行结果截图:。
棋盘覆盖问题的算法实现(代码及截图)
if(dr>=tr+s &&dc<tc+s) ChessBoard(tr+s,tc,dr,dc,s); else{ Board[tr+s][tc+s-1]=t; ChessBoard(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s); } if(dr>=tr+s &&dc>=tc+s) ChessBoard(tr+s,tc+s,dr,dc,s); else{ Board[tr+s][tc+s]=t; ChessBoard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s); } } void main() { int i,j,k,a,b; printf("请输入特殊方格的坐标:"); scanf("%d %d",&a,&b); ChessBoard(0,0,a,b,4); for(k=0;k<tile;k++) { printf("编号为%d的型骨牌的坐标为:",k); for(i=0;i<4;i++) for(j=0;j<4;j++) { if(Board[i][j]==k&&(i!=a||j!=b)) printf("(%d,%d)",i,j); } printf("\n"); } }
棋盘覆盖问题的算法实现
在一个2^k * 2^k个方格组成的棋盘中,有一个方格与其它的 不同,若使用以下四种L型骨牌覆盖除这个特殊方格的其它方 格,如何覆盖。 四个L型骨牌如下图1
算法设计--普通背包问题与棋盘覆盖问题分析
目录一、问题描述 (2)1、普通背包问题: (2)2、棋盘覆盖问题: (2)二、问题分析 (2)1、普通背包问题: (2)2、棋盘覆盖问题: (3)三、建立数学模型 (3)1、普通背包问题: (3)四、算法设计 (4)2、普通背包问题: (4)2、棋盘覆盖问题: (4)五、算法实现 (5)1、普通背包问题: (5)2、棋盘覆盖问题: (8)六、测试分析 (9)1、普通背包问题: (9)2、棋盘覆盖问题: (11)七、结论 (12)八、源程序 (12)1、普通背包问题: (12)2、棋盘覆盖问题: (15)九、参考文献: (16)一、问题描述1、普通背包问题:有一个背包容量为C,输入N个物品,每个物品有重量S[i],以及物品放入背包中所得的收益P[i]。
求选择放入的物品,不超过背包的容量,且得到的收益最好。
物品可以拆分,利用贪心算法解决。
2、棋盘覆盖问题:在一个2k×2k 个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其它方格不同,称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一特殊棋盘。
在棋盘覆盖问题中,要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。
二、问题分析1、普通背包问题:贪心算法的基本思想是:从问题的某一个初始解出发逐步逼近给定的目标,以尽可能快的求得更好的解。
当达到算法中的某一步不能再继续前进时,算法停止。
背包问题用贪心算法来解决,先求出每件物品的平均价值即p[i]/s[i],然后每次选择利润p[i]/s[i]最大的物品装进背包,这样就使得目标函数增加最快,当最后一种物品放不下时,选择一个适当的拆分,使物品装满背包,使得总的价值最大。
2、棋盘覆盖问题:将2^k x 2^k的棋盘,先分成相等的四块子棋盘,其中特殊方格位于四个中的一个,构造剩下没特殊方格三个子棋盘,将他们中的也假一个方格设为特殊方格。
如果是:左上的子棋盘(若不存在特殊方格)则将该子棋盘右下角的那个方格假设为特殊方格右上的子棋盘(若不存在特殊方格)则将该子棋盘左下角的那个方格假设为特殊方格左下的子棋盘(若不存在特殊方格)则将该子棋盘右上角的那个方格假设为特殊方格右下的子棋盘(若不存在特殊方格)则将该子棋盘左上角的那个方格假设为特殊方格当然上面四种,只可能且必定只有三个成立,那三个假设的特殊方格刚好构成一个L型骨架,我们可以给它们作上相同的标记。
棋盘覆盖问题
分治法棋盘覆盖声明:本文使用的代码和例子的来源:《计算机算法设计与分析》(王晓东编著,电子工业出版社)。
我对代码做了少许修改,使可以在tc的图形模式下看到题目的结果。
题目:在一个(2^k)*(2^k)个方格组成的棋盘上,有一个特殊方格与其他方格不同,称为特殊方格,称这样的棋盘为一个特殊棋盘。
现在要求对棋盘的其余部分用L型方块填满(注:L 型方块由3个单元格组成。
即围棋中比较忌讳的愚形三角,方向随意),切任何两个L型方块不能重叠覆盖。
L型方块的形态如下:■■■■■■■,■ ,■■ ,■■题目的解法使用分治法,即子问题和整体问题具有相同的形式。
我们对棋盘做一个分割,切割一次后的棋盘如图1所示,我们可以看到棋盘被切成4个一样大小的子棋盘,特殊方块必定位于四个子棋盘中的一个。
假设如图1所示,特殊方格位于右上角,我们把一个L型方块(灰色填充)放到图中位置。
这样对于每个子棋盘又各有一个“特殊方块”,我们对每个子棋盘继续这样分割,知道子棋盘的大小为1为止。
用到的L型方块需要(4^k-1)/3 个,算法的时间是O(4^k),是渐进最优解法。
本题目的C语言的完整代码如下(TC2.0下调试),运行时,先输入k的大小,(1<=k< =6),然后分别输入特殊方格所在的位置(x,y), 0<=x,y<=(2^k-1)。
程序将绘制出覆盖后的棋盘,运行效果截图如图2所示。
[此程序在TC下课成功运行。
VC下缺少头文件<graphics.h>,编译时会出现错误。
]#include <stdio.h>#include <graphics.h>/*#include <cpyscr.h>*/#define N 64#define BoardLeft 2#define BoardTop 2int Board[N][N]; /*棋盘*/int tile;/*全局性质的L图形编号*/int CellSize=10;/*网格大小*/int BorderColor=LIGHTGRAY;/*用指定颜色填充一个单元格!*/void PutCell(int x,int y,int color){setfillstyle(SOLID_FILL,color);rectangle(BoardLeft+x*CellSize,BoardTop+y*CellSize,BoardLeft+(x+1) *CellSize,BoardTop+(y+1)*CellSize);floodfill(BoardLeft+x*CellSize+CellSize/2,BoardTop+y*CellSize+Cel lSize/2,BorderColor);}/*绘制L方块,(cx,cy)是L方块的中心点CELL坐标,pos从1到4,表示位于特殊方块位于哪个角(即缺失的一角位置)*/void PutBlock(int cx,int cy,int pos){int x,y,t=CellSize;/*方块起始点像素坐标*/x=BoardLeft+cx*CellSize;y=BoardTop+cy*CellSize;moveto(x,y);/*移动到中心点*/switch(pos){case 1:/*左上角缺*/lineto(x,y-t);lineto(x+t,y-t);lineto(x+t,y+t);lineto(x-t,y+t);lineto(x-t,y);break;case 2:/*右上角缺*/lineto(x+t,y);lineto(x+t,y+t);lineto(x-t,y+t);lineto(x-t,y-t);lineto(x,y-t);break;case 3:/*左下角缺*/lineto(x-t,y);lineto(x-t,y-t);lineto(x+t,y-t);lineto(x+t,y+t);lineto(x,y+t);break;case 4:/*右下角缺*/lineto(x,y+t);lineto(x-t,y+t);lineto(x-t,y-t);lineto(x+t,y-t);lineto(x+t,y);break;}lineto(x,y);/*回到闭合点!*/}/*初始化图形模式*/void InitGraph(){int gdriver=DETECT,gmode;initgraph(&gdriver,&gmode,"");setcolor(BorderColor);}/*关闭图形模式*/void CloseGraph(){closegraph();}/*打印棋盘*/void PrintBoard(int size){int i,j;clrscr();for(j=0;j<size;j++){for(i=0;i<size;i++){printf("%2d ",Board[i][j]);}printf("\n");}printf("\n--------------------------------\n");printf("size=%d;\n");}/*left,top:方块的左上角坐标,x,y:特殊方块的坐标 size:当前的子棋盘大小*/void ChessBoard(int left,int top,int x,int y,int size){int i,t,s,pos;/*t是方块的编号,s是棋盘的一半尺寸!(size/2),pos表示方块位于哪一角 */if(size==1)return;t=tile++;/*当前L行方块的编号!递增*/s=size/2;/*------------处理左上角----------*/if(x<left+s && y<top+s){ChessBoard(left,top,x,y,s);/*设置位于左上角的标识*/ pos=1;}else{Board[left+s-1][top+s-1]=t; /*不在左上角*/ ChessBoard(left,top,left+s-1,top+s-1,s);}/*------------处理右上角----------*/if(x>=left+s && y<top+s){ChessBoard(left+s,top,x,y,s);pos=2;}else{Board[left+s][top+s-1]=t;/*不在右上角*/ChessBoard(left+s,top,left+s,top+s-1,s);}/*------------处理左下角----------*/if(x<left+s && y>=top+s){ChessBoard(left,top+s,x,y,s);pos=3;}else{Board[left+s-1][top+s]=t;ChessBoard(left,top+s,left+s-1,top+s-1,s);}/*------------处理右下角----------*/if(x>=left+s && y>=top+s){ChessBoard(left+s,top+s,x,y,s);pos=4;}else{Board[left+s][top+s]=t;ChessBoard(left+s,top+s,left+s,top+s,s);}/*画出当前的L方块*/PutBlock(left+s,top+s,pos);}void main(){int size,k,x,y,i,j;printf("please input k=? (k should not more than 6, boardsize=2^k ): \n");scanf("%d",&k);size=1<<k;printf("please input position of the special cell. x=? (not more than %d): \n",size-1);scanf("%d",&x);printf("please input position of the special cell. y=? (not more than %d): \n",size-1);scanf("%d",&y);if(k<0 || k>6 || x<0 || x>(size-1) || y<0 || y>(size-1)){printf("Input invalid!\n");return;}InitGraph();tile=1;Board[x][y]=0;/*绘制特殊方块!*/PutCell(x,y,RED);ChessBoard(0,0,x,y,size);/*CopyScreen("c:\\tc\\temp\\chess.bmp",0,0,400,400);*/getch();CloseGraph();}2.#include"stdio.h"#include<graphics.h>#include<dos.h>#include<math.h>int tile=1;int avg;int basex,basey;void chessboard(int tr,int tc,int dr,int dc,int size)/*加了一个int tc*/{int s,t;if(size==1)return;t=tile++;s=size/2;delay(150000);setfillstyle(7,1);sound(500);delay(1500);sound(400);delay(1500);nosound();bar(dr*avg+basex,dc*avg+basey,(dr+1)*avg+basex,(dc+1)*avg+basey);if((dr*avg+basex)<tr+s*avg&&(dc*avg+basey)<tc+s*avg)chessboard(tr,tc,dr,dc,s);else{setfillstyle(1,t);bar(tr+(s-1)*avg,tc+(s-1)*avg,tr+s*avg,tc+s*avg);chessboard(tr,tc,(tr-basex)/avg+s-1,(tc-basey)/avg+s-1,s);}if((dr*avg+basex)<tr+s*avg&&(dc*avg+basey)>=tc+s*avg)chessboard(tr,tc+s*avg,dr,dc,s);else{setfillstyle(1,t);bar(tr+(s-1)*avg,tc+s*avg,tr+s*avg,tc+(s+1)*avg);/*在这加了一个tr+ s*avg*/chessboard(tr,tc+s*avg,(tr-basex)/avg+s-1,(tc-basey)/avg+s,s); }if((dr*avg+basex)>=tr+s*avg&&(dc*avg+basey)<tc+s*avg)chessboard(tr+s*avg,tc,dr,dc,s);else{setfillstyle(1,t);bar(tr+s*avg,tc+(s-1)*avg,tr+(s-1)*avg,tc+s*avg);chessboard(tr+s*avg,tc,(tr-basex)/avg+s,(tc-basey)/avg+s-1,s); }if((dr*avg+basex)>=tr+s*avg&&(dc*avg+basey)>=tc+s*avg)chessboard(tr+s*avg,tc+s*avg,dr,dc,s);else{setfillstyle(1,t);bar(tr+s*avg,tc+s*avg,tr+(s+1)*avg,tc+(s+1)*avg);chessboard(tr+s*avg,tc+s*avg,(tr-basex)/avg+s,(tc-basey)/avg+s,s);}}main(){int size,k;int dr,dc,tr,tc;int endx,endy;int i;double x,y;int gdriver=DETECT;int gmode=VGA;initgraph(&gdriver,&gmode,"");basex=300,basey=100;endx=basex+320;endy=basey+320;cleardevice();setcolor(12);settextstyle(2,0,8);outtextxy(20,20,"zhoumingjiang\n");/*改成了outtextxy函数~~*/ outtextxy(60,60,"designer:zhoumingjiang 25/10/2002");setbkcolor(BLACK);setcolor(RED);printf("\n\n\n");printf(" please input k: ");scanf("%d",&k);x=2;y=k;size=pow(x,y);avg=320/size;rectangle(basex,basey,endx,endy);for(i=0;i<=size;i++){setlinestyle(1,1,6);line(basex,basey+i*avg,endx,basey+i*avg);line(basex+i*avg,basey,basex+i*avg,endy);}printf(" please input dr,dc: ");scanf("%d,%d",&dc,&dr);tr=basex;tc=basey;chessboard(tr,tc,dr,dc,size);}3.棋盘覆盖(C语言)#include <stdio.h>#include <conio.h>#include <math.h>int title=1;int board[64][64];void chessBoard(int tr,int tc,int dr,int dc,int size) {int s,t;if(size==1) return;t=title++;s=size/2;if(dr<tr+s && dc<tc+s)chessBoard(tr,tc,dr,dc,s);else{board[tr+s-1][tc+s-1]=t;chessBoard(tr,tc,tr+s-1,tc+s-1,s); }if(dr<tr+s && dc>=tc+s)chessBoard(tr,tc+s,dr,dc,s);else{board[tr+s-1][tc+s]=t;chessBoard(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s,s); }if(dr>=tr+s && dc<tc+s)chessBoard(tr+s,tc,dr,dc,s);else{board[tr+s][tc+s-1]=t;chessBoard(tr+s,tc,tr+s,tc+s-1,s); }if(dr>=tr+s && dc>=tc+s)chessBoard(tr+s,tc+s,dr,dc,s);else{board[tr+s][tc+s]=t;chessBoard(tr+s,tc+s,tr+s,tc+s,s);}}void main(){ int dr=0,dc=0,s=1,i=0,j=0;printf("print in the size of chess:\n"); scanf("%d",&s);printf("print in specal point x,y:\n"); scanf("%d%d",&dr,&dc);if(dr<s && dc<s){chessBoard(0,0,dr,dc,s);for(i=0;i<s;i++){for(j=0;j<s;j++){printf("%4d",board[i][j]);}printf("\n");}}elseprintf("the wrong specal point!!\n"); getch();}。
棋盘覆盖问题(算法竞赛入门经典)
棋盘覆盖问题(算法竞赛⼊门经典)在⼀个 2^k * 2^k 个⽅格组成的棋盘中,若恰有⼀个⽅格与其它⽅格不同,则称该⽅格为⼀特殊⽅格,称该棋盘为⼀特殊棋盘。
显然特殊⽅格在棋盘上出现的位置有 4^k 种情形。
因⽽对任何 k>=0 ,有 4^k 种不同的特殊棋盘。
下图所⽰的特殊棋盘为 k=2 时 16 个特殊棋盘中的⼀个。
在棋盘覆盖问题中,要⽤下图中 4 中不同形态的 L 型⾻牌覆盖⼀个给定的特殊棋牌上除特殊⽅格以外的所有⽅格,且任何 2 个 L 型⾻牌不得重叠覆盖。
易知,在任何⼀个 2^k * 2^k 的棋盘中,⽤到的 L 型⾻牌个数恰为 (4^k-1)/3 。
⽤分治策略,可以设计解棋盘问题的⼀个简捷的算法。
当 k>0 时,将 2^k * 2^k 棋盘分割为 4 个 2^(k-1) * 2^(k-1) ⼦棋盘,如下图所⽰。
特殊⽅格必位于 4 个较⼩⼦棋盘之⼀中,其余 3 个⼦棋盘中⽆特殊⽅格。
为了将这 3 个⽆特殊⽅格的⼦棋盘转化为特殊棋盘,我们可以⽤⼀个 L 型⾻牌覆盖这 3 个较⼩的棋盘的汇合处,如下图所⽰,这 3 个⼦棋盘上被 L 型⾻牌覆盖的⽅格就成为该棋盘上的特殊⽅格,从⽽将原问题化为 4 个较⼩规模的棋盘覆盖问题。
递归的使⽤这种分割,直⾄棋盘简化为 1x1 棋盘。
下⾯给出代码:1 #include<iostream>2 #include<string.h>3 using namespace std;4 int tile=1; //L型⾻牌的编号(递增)5 int board[100][100]; //棋盘6 /*****************************************************7 * 递归⽅式实现棋盘覆盖算法8 * 输⼊参数:9 * tr--当前棋盘左上⾓的⾏号10 * tc--当前棋盘左上⾓的列号11 * dr--当前特殊⽅格所在的⾏号12 * dc--当前特殊⽅格所在的列号13 * size:当前棋盘的:2^k14 *****************************************************/15 void chessBoard ( int tr, int tc, int dr, int dc, int size )16 {17 if ( size==1 ) //棋盘⽅格⼤⼩为1,说明递归到最⾥层18 return;19 int t=tile++; //每次递增120 int s=size/2; //棋盘中间的⾏、列号(相等的)21 //检查特殊⽅块是否在左上⾓⼦棋盘中22 if ( dr<tr+s && dc<tc+s ) //在23 chessBoard ( tr, tc, dr, dc, s );24 else //不在,将该⼦棋盘右下⾓的⽅块视为特殊⽅块25 {26 board[tr+s-1][tc+s-1]=t;27 chessBoard ( tr, tc, tr+s-1, tc+s-1, s );28 }29 //检查特殊⽅块是否在右上⾓⼦棋盘中30 if ( dr<tr+s && dc>=tc+s ) //在31 chessBoard ( tr, tc+s, dr, dc, s );32 else //不在,将该⼦棋盘左下⾓的⽅块视为特殊⽅块33 {34 board[tr+s-1][tc+s]=t;35 chessBoard ( tr, tc+s, tr+s-1, tc+s, s );36 }37 //检查特殊⽅块是否在左下⾓⼦棋盘中38 if ( dr>=tr+s && dc<tc+s ) //在39 chessBoard ( tr+s, tc, dr, dc, s );40 else //不在,将该⼦棋盘右上⾓的⽅块视为特殊⽅块41 {42 board[tr+s][tc+s-1]=t;43 chessBoard ( tr+s, tc, tr+s, tc+s-1, s );44 }45 //检查特殊⽅块是否在右下⾓⼦棋盘中46 if ( dr>=tr+s && dc>=tc+s ) //在47 chessBoard ( tr+s, tc+s, dr, dc, s );48 else //不在,将该⼦棋盘左上⾓的⽅块视为特殊⽅块49 {50 board[tr+s][tc+s]=t;51 chessBoard ( tr+s, tc+s, tr+s, tc+s, s );52 }53 }5455 int main()56 {57 int size;58 memset(board,0,sizeof(board));59 cout<<"输⼊棋盘的size(⼤⼩必须是2的n次幂): ";60 cin>>size;61 int index_x,index_y;62 cout<<"输⼊特殊⽅格位置的坐标: ";63 cin>>index_x>>index_y;64 cout<<board[index_x][index_y]<<endl;65 chessBoard ( 0,0,index_x,index_y,size );66 for ( int i=0; i<size; i++ )67 {68 for ( int j=0; j<size; j++ )69 cout<<board[i][j]<<' ';70 cout<<endl;71 }72 return 0;73 }。
棋盘覆盖问题心得体会
棋盘覆盖问题心得体会棋盘覆盖问题是一道经典的数学问题,它以其独特的解题思路和复杂的难度吸引了许多数学爱好者的关注。
通过对这个问题的深入研究和探索,我从中获得了很多宝贵的启示和体会。
首先,棋盘覆盖问题展示了数学问题的多样性和创造性。
在这个问题中,我们需要将一个2的幂次方大小的棋盘完全覆盖住,每个棋盘单元格由一个特殊形状的骨牌覆盖。
然而,骨牌的形状并不是规则的,而是由四个大小相等但形状不同的L形骨牌组合而成。
我发现,在解决这个问题的过程中,有多种不同的创造性方法。
这些方法包括使用递归、分治法和动态规划等,每个方法都有其独特的优点和应用场景。
通过尝试这些不同的方法,我能够更好地理解和掌握问题的本质,并培养了自己的创造性思维能力。
其次,棋盘覆盖问题也教会了我如何进行数学建模和问题抽象。
在解决这个问题时,首先我们需要将问题转化为数学模型。
我们将棋盘看作是一个方形矩阵,每个单元格的状态可以是空白、骨牌1、骨牌2、骨牌3或骨牌4中的一个。
然后,我们需要确定一种适合的数据结构来表示这个模型,并且需要定义合适的操作来改变模型的状态。
我在解决棋盘覆盖问题的过程中学到了如何进行模型的建立和抽象,以及如何使用合适的数据结构和操作来表示和处理问题。
这些技能对于解决其他数学问题和计算机科学问题也是非常有用的。
最重要的是,棋盘覆盖问题让我认识到数学问题的解决过程是一个探索和思考的过程。
在解决这个问题时,我需要不断地尝试和查找不同的解决方法,然后进行比较和评估,最终选择最合适的方法。
这个过程中会遇到各种挑战和困难,需要耐心和毅力来克服。
然而,正是这个过程让我学会了如何思考和解决数学问题,提高了我在其他领域的问题求解能力。
我发现,在解决数学问题时,关键是保持积极的态度和正确的方法。
只要有足够的努力和耐心,每个人都可以找到自己的解决方法。
总的来说,通过研究和探索棋盘覆盖问题,我对数学问题的本质和解决方法有了更深入的理解和认识。
我学到了如何运用不同的思维方法和技能来解决问题,提高了自己的数学建模和问题求解能力。
棋盘覆盖算法
棋盘覆盖算法
棋盘覆盖算法是一种使用分治策略来覆盖一个给定的棋盘的算法。
其基本思想是将棋盘划分成四个等分的子棋盘,然后从中选择一个作为特殊方格,并在其它三个子棋盘上递归执行该算法。
这个过程会一直递归下去,直到棋盘被完全覆盖。
在实际应用中,棋盘覆盖算法可以用来解决一些与棋盘相关的问题,例如:在一个棋盘上,如何用L型骨牌覆盖所有格子?如何在一个棋盘上放置n个皇后,使得它们不互相攻击?
棋盘覆盖算法的时间复杂度为O(2^n),因此在处理大规模的棋盘问题时,可能会存在效率问题。
为了提高算法的效率,可以考虑使用一些优化技巧,例如:使用启发式搜索来减少搜索空间,或者使用记忆化搜索来避免重复计算。
总之,棋盘覆盖算法是一种十分有用的算法,在许多棋盘相关的问题中都能够得到应用。
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分治法棋盘覆盖问题算法原理
分治法棋盘覆盖问题算法原理
分治法棋盘覆盖问题算法是一种基于分治策略的算法,用于解决棋盘覆盖问题。
该算法的基本原理是将一个复杂的问题分解为若干个较小的子问题,然后分别求解这些子问题,最后将子问题的解合并为原问题的解。
在棋盘覆盖问题中,给定一个n×n的棋盘,要求用最少的1×2骨牌覆盖整个棋盘。
分治法棋盘覆盖问题算法通过将棋盘不断划分,将问题规模逐渐减小,最终将问题转化为若干个1×1的棋盘覆盖问题,从而使得问题得以解决。
具体来说,该算法首先将棋盘划分为四个相等的子棋盘,然后判断哪个子棋盘中包含特殊方格。
对于不包含特殊方格的子棋盘,用L型骨牌覆盖其会合处,将其转化为特殊棋盘。
然后递归地使用这种划分策略,直至将棋盘分割为1×1的子棋盘。
通过这种分治策略,算法可以将问题规模不断减小,直到每个子问题都能够被直接解决。
最终,所有子问题的解将被合并为原问题的解。
这种算法不仅具有高效性,而且能够将复杂的问题分解为若干个简单的子问题,使得问题的解决更加容易。
棋盘覆盖和整数规划问题
《算法分析与设计》实验报告实验序号:实验 4 实验项目名称:棋盘覆盖和整数规划本实验的操作步骤如下。
棋盘覆盖:代码:class ChessBoardWithTriomino{private int size;private int[][] board;private int tile=0;public ChessBoardWithTriomino(int size){//构造函数if(nCF2(size)==true)this.size=size;}public void CreateBoard(){board=new int[size][size];}public boolean nCF2(int n){boolean b = false;int x = 2;while(true){if(x==n){b=true;break;}if(x<n){x=2*x;}else{b=false;break;}}return b;}public int getSize(){return this.size;}public boolean CB(int tr,int tc,int dr,int dc,int size){ if (size == 1) return false;int t = tile++; // L型骨牌号int s = size/2; // 分割棋盘// 覆盖左上角子棋盘if (dr < tr + s && dc < tc + s)// 特殊方格在此棋盘中CB (tr, tc, dr, dc, s);else {// 此棋盘中无特殊方格// 用 t 号L型骨牌覆盖右下角board[tr + s - 1][tc + s - 1] = t;// 覆盖其余方格CB(tr, tc, tr+s-1, tc+s-1, s);}// 覆盖右上角子棋盘if (dr < tr + s && dc >= tc + s)// 特殊方格在此棋盘中CB(tr, tc+s, dr, dc, s);else {board[tr + s - 1][tc + s] = t;// 覆盖其余方格CB(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s, s);}// 覆盖左下角子棋盘if (dr >= tr + s && dc < tc + s)// 特殊方格在此棋盘中CB(tr+s, tc, dr, dc, s);else {// 用 t 号L型骨牌覆盖右上角board[tr + s][tc + s - 1] = t;// 覆盖其余方格CB(tr+s, tc, tr+s, tc+s-1, s);}// 覆盖右下角子棋盘if (dr >= tr + s && dc >= tc + s)// 特殊方格在此棋盘中CB(tr+s, tc+s, dr, dc, s);else {// 用 t 号L型骨牌覆盖左上角board[tr + s][tc + s] = t;// 覆盖其余方格CB(tr+s, tc+s, tr+s, tc+s, s);}return true;}public void print(){for(int i=0;i<size;i++){for(int j=0;j<size;j++){System.out.print(board[i][j]+"\t");}System.out.println("");}}}public class triomino {public static void main(String[] args){ChessBoardWithTriomino cbt=new ChessBoardWithTriomino(8);cbt.CreateBoard();if(cbt.CB(0,0,4,5,cbt.getSize())==true)cbt.print();}}运行结果:整数规划:代码:class ZSHF{private int n;private int num;public ZSHF(int n){this.n=n;}public void setN(int n){this.n=n;}public int getN(){return n;}public void setNum(int m,int n,String str){ num=q(m,n,str);}public int getNum(){return num;}public int q(int m, int n, String str) { if ((m <= 0) || (n <= 0))return 0;if ((m == 1) || (n == 1)) {System.out.print(str);for (int i = 1; i < m; i++) {System.out.print("1+");}System.out.println("1");return 1;}if (n == m) {System.out.println(str + m);return 1 + q(m, n - 1, str);}if (m > n) {int n1 = q(m - n, n, str + n + "+");int n2 = q(m, n - 1, str);return n1 + n2;}return q(m, m, str);}}public class整数划分 {public static void main(String[] args){ZSHF zs=new ZSHF(6);zs.setNum(zs.getN(),zs.getN()," ");System.out.println("划分个数为:"+zs.getNum());}}运行结果:。
棋盘覆盖 实验报告
棋盘覆盖实验报告棋盘覆盖实验报告一、引言棋盘覆盖是计算机科学中的一个经典问题,也是人工智能领域的重要研究方向之一。
本实验旨在通过模拟棋盘覆盖的过程,了解并探究其相关算法的应用和性能。
二、实验目的1. 了解棋盘覆盖问题的基本概念和背景知识;2. 熟悉棋盘覆盖问题的常用算法,并分析其优缺点;3. 进行实验模拟,观察不同算法在棋盘覆盖中的表现和结果。
三、实验方法本实验采用计算机模拟的方式进行,具体步骤如下:1. 设定棋盘大小和特殊位置;2. 选择合适的算法进行棋盘覆盖;3. 统计算法的执行时间和覆盖结果;4. 分析实验结果,总结算法的性能和适用场景。
四、实验过程1. 设定棋盘大小和特殊位置在本次实验中,我们选择了一个8x8的棋盘,并将其中一个方格作为特殊位置。
这样的设定旨在模拟实际应用中的特殊情况,提高算法的适用性和鲁棒性。
2. 选择合适的算法进行棋盘覆盖本实验中,我们选择了两种常用的算法进行棋盘覆盖:分治法和回溯法。
- 分治法:分治法是一种将问题分解为若干个子问题,然后将子问题的解合并得到原问题解的方法。
在棋盘覆盖中,我们可以将棋盘分为四个大小相等的子棋盘,然后递归地对每个子棋盘进行覆盖。
这种算法的优点是简单易懂,但在处理特殊位置时可能会出现问题。
- 回溯法:回溯法是一种通过试错的方式搜索问题的解空间的方法。
在棋盘覆盖中,我们可以从特殊位置开始,按照特定规则进行覆盖,直到所有方格都被覆盖或无法继续覆盖为止。
这种算法的优点是灵活性强,能够应对各种特殊情况。
3. 统计算法的执行时间和覆盖结果通过编写相应的程序,我们对两种算法在给定棋盘上进行了模拟,并记录了它们的执行时间和覆盖结果。
这样可以对比两种算法的效率和表现。
4. 分析实验结果,总结算法的性能和适用场景根据实验结果,我们对两种算法的性能和适用场景进行了分析和总结。
其中,分治法适用于棋盘规模较大且无特殊位置的情况,而回溯法则适用于棋盘规模较小或存在特殊位置的情况。
棋盘覆盖实验报告心得(3篇)
第1篇一、实验背景棋盘覆盖实验是计算机科学中一个经典的算法问题,旨在研究如何用最少数量的棋子覆盖整个棋盘。
这个实验不仅考验了我们对算法和数据结构的理解,还锻炼了我们的逻辑思维和编程能力。
在本实验中,我选择了使用回溯算法来解决棋盘覆盖问题,以下是我在实验过程中的心得体会。
二、实验目的1. 理解棋盘覆盖问题的背景和意义;2. 掌握回溯算法的基本原理和应用;3. 提高编程能力和逻辑思维能力;4. 分析不同算法的优缺点,为实际应用提供参考。
三、实验过程1. 确定问题模型棋盘覆盖问题可以抽象为一个二维数组,其中每个元素代表棋盘上的一个格子。
我们需要使用棋子(如皇后)来覆盖整个棋盘,使得每个格子都被至少一个棋子覆盖。
在本实验中,我们选择使用N皇后问题作为棋盘覆盖问题的子问题。
2. 设计算法为了解决棋盘覆盖问题,我们可以采用回溯算法。
回溯算法的基本思想是从一个解空间中搜索解,当找到一个解时,将其输出;当发现当前解不满足条件时,回溯到上一个状态,尝试其他可能的解。
具体步骤如下:(1)初始化棋盘,将所有格子设为未覆盖状态;(2)从第一行开始,尝试将棋子放置在该行第一个格子;(3)判断放置棋子后是否满足约束条件,如冲突、越界等;(4)如果满足约束条件,将该格子设为已覆盖状态,继续放置下一行棋子;(5)如果当前行已放置完棋子,检查是否覆盖了整个棋盘;(6)如果覆盖了整个棋盘,输出解;否则,回溯到上一个状态,尝试其他可能的解。
3. 编写代码根据上述算法,我使用Python语言实现了棋盘覆盖问题的回溯算法。
在代码中,我定义了一个二维数组来表示棋盘,并实现了放置棋子、检查约束条件、回溯等功能。
4. 实验结果与分析通过实验,我发现以下结论:(1)随着棋盘大小的增加,回溯算法的搜索空间也随之增大,导致算法的运行时间显著增加;(2)在解决N皇后问题时,当棋盘较大时,回溯算法的效率较低;(3)通过优化算法,如剪枝,可以提高算法的效率。
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《算法分析与设计》实验报告
实验序号:实验 4 实验项目名称:棋盘覆盖和整数规划
本实验的操作步骤如下。
棋盘覆盖:
代码:class ChessBoardWithTriomino{
private int size;
private int[][] board;
private int tile=0;
public ChessBoardWithTriomino(int size){//构造函数
if(nCF2(size)==true)
this.size=size;
}
public void CreateBoard(){
board=new int[size][size];
}
public boolean nCF2(int n){
boolean b = false;
int x = 2;
while(true){
if(x==n){
b=true;
break;
}if(x<n){
x=2*x;
}else{
b=false;
break;
}
}
return b;
}
public int getSize(){
return this.size;
}
public boolean CB(int tr,int tc,int dr,int dc,int size){ if (size == 1) return false;
int t = tile++; // L型骨牌号
int s = size/2; // 分割棋盘
// 覆盖左上角子棋盘
if (dr < tr + s && dc < tc + s)// 特殊方格在此棋盘中
CB (tr, tc, dr, dc, s);
else {// 此棋盘中无特殊方格
// 用 t 号L型骨牌覆盖右下角
board[tr + s - 1][tc + s - 1] = t;
// 覆盖其余方格
CB(tr, tc, tr+s-1, tc+s-1, s);}
// 覆盖右上角子棋盘
if (dr < tr + s && dc >= tc + s)// 特殊方格在此棋盘中
CB(tr, tc+s, dr, dc, s);
else {
board[tr + s - 1][tc + s] = t;
// 覆盖其余方格
CB(tr,tc+s,tr+s-1,tc+s, s);}
// 覆盖左下角子棋盘
if (dr >= tr + s && dc < tc + s)// 特殊方格在此棋盘中
CB(tr+s, tc, dr, dc, s);
else {// 用 t 号L型骨牌覆盖右上角
board[tr + s][tc + s - 1] = t;
// 覆盖其余方格
CB(tr+s, tc, tr+s, tc+s-1, s);}
// 覆盖右下角子棋盘
if (dr >= tr + s && dc >= tc + s)// 特殊方格在此棋盘中
CB(tr+s, tc+s, dr, dc, s);
else {// 用 t 号L型骨牌覆盖左上角
board[tr + s][tc + s] = t;// 覆盖其余方格
CB(tr+s, tc+s, tr+s, tc+s, s);}
return true;
}
public void print(){
for(int i=0;i<size;i++){
for(int j=0;j<size;j++){
System.out.print(board[i][j]+"\t");
}
System.out.println("");
}
}
}
public class triomino {
public static void main(String[] args){
ChessBoardWithTriomino cbt=new ChessBoardWithTriomino(8);
cbt.CreateBoard();
if(cbt.CB(0,0,4,5,cbt.getSize())==true)
cbt.print();
}
}
运行结果:
整数规划:
代码:
class ZSHF{
private int n;
private int num;
public ZSHF(int n){
this.n=n;
}
public void setN(int n){
this.n=n;
}
public int getN(){
return n;
}
public void setNum(int m,int n,String str){ num=q(m,n,str);
}
public int getNum(){
return num;
}
public int q(int m, int n, String str) { if ((m <= 0) || (n <= 0))
return 0;
if ((m == 1) || (n == 1)) {
System.out.print(str);
for (int i = 1; i < m; i++) {
System.out.print("1+");
}
System.out.println("1");
return 1;
}
if (n == m) {
System.out.println(str + m);
return 1 + q(m, n - 1, str);
}
if (m > n) {
int n1 = q(m - n, n, str + n + "+");
int n2 = q(m, n - 1, str);
return n1 + n2;
}
return q(m, m, str);
}
}
public class整数划分 {
public static void main(String[] args){
ZSHF zs=new ZSHF(6);
zs.setNum(zs.getN(),zs.getN()," ");
System.out.println("划分个数为:"+zs.getNum());
}
}
运行结果:。