八皇后之递归算法、回溯算法、穷举算法

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八皇后解题思路

八皇后解题思路

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国际象棋棋盘上,要求在每一行放置一个皇后,且能做到在竖方向,斜方向都没有冲突。

国际象棋的棋盘如下图所示:4.分析基本思路如上面分析一致,我们采用逐步试探的方式,先从一个方向往前走,能进则进,不能进则退,尝试另外的路径。

首先我们来分析一下国际象棋的规则,这些规则能够限制我们的前进,也就是我们前进途中的障碍物。

一个皇后q(x,y)能被满足以下条件的皇后q(row,col)吃掉1)x=row(在纵向不能有两个皇后)2) y=col(横向)3)col + row = y+x;(斜向正方向)4) col - row = y-x;(斜向反方向)遇到上述问题之一的时候,说明我们已经遇到了障碍,不能继续向前了。

我们需要退回来,尝试其他路径。

我们将棋盘看作是一个8*8的数组,这样可以使用一种蛮干的思路去解决这个问题,这样我们就是在8*8=64个格子中取出8个的组合,C(64,80) = 4426165368,显然这个数非常大,在蛮干的基础上我们可以增加回溯,从第0列开始,我们逐列进行,从第0行到第7行找到一个不受任何已经现有皇后攻击的位置,而第五列,我们会发现找不到皇后的安全位置了,前面四列的摆放如下:第五列的时候,摆放任何行都会上图所示已经存在的皇后的攻击,这时候我们认为我们撞了南墙了,是回头的时候了,我们后退一列,将原来摆放在第四列的皇后(3,4)拿走,从(3,4)这个位置开始,我们再第四列中寻找下一个安全位置为(7,4),再继续到第五列,发现第五列仍然没有安全位置,回溯到第四列,此时第四列也是一个死胡同了,我们再回溯到第三列,这样前进几步,回退一步,最终直到在第8列上找到一个安全位置(成功)或者第一列已经是死胡同,但是第8列仍然没有找到安全位置为止总结一下,用回溯的方法解决8皇后问题的步骤为:1)从第一列开始,为皇后找到安全位置,然后跳到下一列2)如果在第n列出现死胡同,如果该列为第一列,棋局失败,否则后退到上一列,在进行回溯3)如果在第8列上找到了安全位置,则棋局成功。

八皇后问题(经典算法-回溯法)

八皇后问题(经典算法-回溯法)

⼋皇后问题(经典算法-回溯法)问题描述:⼋皇后问题(eight queens problem)是⼗九世纪著名的数学家⾼斯于1850年提出的。

问题是:在8×8的棋盘上摆放⼋个皇后,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。

可以把⼋皇后问题扩展到n皇后问题,即在n×n的棋盘上摆放n个皇后,使任意两个皇后都不能互相攻击。

思路:使⽤回溯法依次假设皇后的位置,当第⼀个皇后确定后,寻找下⼀⾏的皇后位置,当满⾜左上、右上和正上⽅向⽆皇后,即矩阵中对应位置都为0,则可以确定皇后位置,依次判断下⼀⾏的皇后位置。

当到达第8⾏时,说明⼋个皇后安置完毕。

代码如下:#include<iostream>using namespace std;#define N 8int a[N][N];int count=0;//判断是否可放bool search(int r,int c){int i,j;//左上+正上for(i=r,j=c; i>=0 && j>=0; i--,j--){if(a[i][j] || a[i][c]){return false;}}//右上for(i=r,j=c; i>=0 && j<N; i--,j++){if(a[i][j]){return false;}}return true;}//输出void print(){for(int i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<N;j++){cout<<a[i][j]<<" ";}cout<<endl;}}//回溯法查找适合的放法void queen(int r){if(r == 8){count++;cout<<"第"<<count<<"种放法\n";print();cout<<endl;return;}int i;for(i=0; i<N; i++){if(search(r,i)){a[r][i] = 1;queen(r+1);a[r][i] = 0;}}}//⼊⼝int main(){queen(0);cout<<"⼀共有"<<count<<"放法\n"; return 0;}。

八皇后问题详细的解法

八皇后问题详细的解法

若无法放下皇后则回到上一行, 即回溯
当n行的皇后都已确定后,我们 就找到了一种方案
check2 (int a[ ],int n)
queen21(例) 1 b加约束的枚举算法{//i多nt次i; 被调用,只是一重循环
{int a[9]; for (a[1]=1;a[1]<=8;a[1]++) for (a[2]=1;a[2]<=8;a[2]++)
八皇后问题
1
1八皇后问题背景 2盲目的枚举算法 3加约束的枚举算法 4回溯法及基本思想 5 回溯法应用 6八皇后问题的递归回溯算法 7八皇后问题的非递归回溯算法
2
【背景】 八皇后问题是一个以国际象棋为背
景的问题: 如何能够在 8×8 的国际象棋棋盘上
放置八个皇后,使得任何一个皇后都 无法直接吃掉其他的皇后?为了达到 此目的,任两个皇后都不能处于同一 条横行、纵行或斜线上。
for(a[8]=1;a[8]<=8;a[8]++) 此算法可读性很好,
{if (check(a,8)==0)continue; 体现了“回溯”。但
else for(i=1;i<=8;i+nt(a[i]); }
题,而不能解决任意
}}}}}}}
的n皇后问题。
18
2 回溯法应用-算法说明
按什么顺序去搜? 目标是没有漏网之鱼,尽量速度快。
5
2 【问题设计】盲目的枚举算法
a 盲目的枚举算法
通过8重循环模拟搜索空间中的88个状态;
按枚举思想,以DFS的方式,从第1个皇后在第1列开 始搜索,枚举出所有的“解状态”:
从中找出满足约束条件的“答案状态”。

八皇后问题

八皇后问题

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。

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。

对于八皇后问题的实现,如果结合动态的图形演示,则可以使算法的描述更形象、更生动,使教学能产生良好的效果。

下面是用Turbo C实现的八皇后问题的图形程序,能够演示全部的92组解。

八皇后问题动态图形的实现,主要应解决以下两个问题。

(1)回溯算法的实现(a)为解决这个问题,我们把棋盘的横坐标定为i,纵坐标定为j,i和j的取值范围是从1到8。

当某个皇后占了位置(i,j)时,在这个位置的垂直方向、水平方向和斜线方向都不能再放其它皇后了。

用语句实现,可定义如下三个整型数组:a[8],b[15],c[24]。

其中:a[j-1]=1 第j列上无皇后a[j-1]=0 第j列上有皇后b[i+j-2]=1 (i,j)的对角线(左上至右下)无皇后b[i+j-2]=0 (i,j)的对角线(左上至右下)有皇后c[i-j+7]=1 (i,j)的对角线(右上至左下)无皇后c[i-j+7]=0 (i,j)的对角线(右上至左下)有皇后(b)为第i个皇后选择位置的算法如下:for(j=1;j<=8;j++) /*第i个皇后在第j行*/if ((i,j)位置为空))/*即相应的三个数组的对应元素值为1*/{占用位置(i,j)/*置相应的三个数组对应的元素值为0*/if i<8为i+1个皇后选择合适的位置;else 输出一个解}(2)图形存取在Turbo C语言中,图形的存取可用如下标准函数实现:size=imagesize(x1,y1,x2,y2) ;返回存储区域所需字节数。

算法入门经典-第七章例题7-2八皇后问题

算法入门经典-第七章例题7-2八皇后问题

算法⼊门经典-第七章例题7-2⼋皇后问题原本利⽤回溯思想解决的经典⼋皇后问题,其实也是可以⽤递归解决的~⼋皇后的递归解决思路:从第⼀⾏开始,依次判断0~8列的哪⼀列可以放置Queen,这样就确定了该⾏的Queen的位置,然后⾏数递增,继⽽递归实现下⼀⾏的判断,依次类推直到⾏数增加到8(⾏数从0开始的),此时为递归-----归的条件,即表⽰⼀种⼋皇后的解决⽅法完成,打印结果;之后进⾏下⼀种解决⽅法的寻找,⼤致思路个⼈理解是这样noDanger(row,j,(*chess)[8])函数是判断第row⾏第j列是否可以放置Queen#include<stdio.h>int count=0;//参数row:起始⾏//参数n:表⽰列数//参数(*chess)[8]表⽰指向棋盘每⼀⾏的指针int NotDanger(int row,int j,int (*chess)[8])//⽐较不同⾏同列上是否有其他皇后{int i,k,flag1=0,flag2=0,flag3=0,flag4=0,flag5=0;//判断列⽅向for(i=0;i<8;i++){if(*(*(chess+i)+j)!=0) //在这之前列上有其他皇后{flag1=1;break;}}for(i=row,k=j;i>=0&&k>=0;i--,k--){if(*(*(chess+i)+k)!=0) //左上⽅{flag2=1;break;}}for(i=row,k=j;i<8&&k<8;i++,k++){if(*(*(chess+i)+k)!=0) //右下⽅{flag3=1;break;}}for(i=row,k=j;i>=0&&k<8;i--,k++){if(*(*(chess+i)+k)!=0) //右上⽅{flag4=1;break;}}for(i=row,k=j;i<8&&k>=0;i++,k--){if(*(*(chess+i)+k)!=0) //左下⽅{flag5=1;break;}}if(flag1||flag2||flag3||flag4||flag5){return0;//如果有⼀个位置被占有危险}else return1;} /*int noDanger(int row,int j,int (*chess)[8]){int flag1=0,flag2=0,flag3=0,flag4=0,flag5=0;int i,k;//判断列for(i=0;i<8;i++){if(*(*(chess+i)+j)!=0){flag1=1;break;}}//判断左上⽅for(i=row,k=j;i>=0&&k>=0;i--,k--){if(*(*(chess+i)+k)!=0){flag2=1;break;}}//判断右下⽅for(i=row,k=j;i<8&&k<8;i++,k++){if(*(*(chess+i)+k)!=0){flag3=1;break;}}//判断左下⽅for(i=row,k=j;i<8&&k>=0;k--,i++){if(*(*(chess+i)+k)!=0){flag4=1;break;}}//判断右上⽅for(i=row,k=j;i>=0&&k<8;k++,i--){if(*(*(chess+i)+k)!=0){flag5=1;break;}}if(flag1||flag2||flag3||flag4||flag5){return 0;}else{return 1;}} */EightQueen(int row,int n,int (*chess)[8]){int chess2[8][8];int i,j;for(i=0;i<8;i++){for(j=0;j<8;j++){chess2[i][j]=chess[i][j];}}if(8==row){printf("第%d 种\n",count+1);for(i=0;i<8;i++){for(j=0;j<8;j++)printf("%3d ",*(*(chess2+i)+j));printf("\n");}count++;}else{//判断这个位置是否危险 j<列for(j=0;j<n;j++){if(NotDanger(row,j,chess2))//尝试每⼀列是否危险 {for(i=0;i<8;i++){//整⾏所有列的位置赋值为0*(*(chess2+row)+i)= 0;}*(*(chess2+row)+j)=1;//皇后的位置赋值为1EightQueen(row+1,n,chess2);//继续往下⼀⾏递归 }}}}int main(){int chess[8][8],i,j;for(i=0;i<8;i++){for(j=0;j<8;j++)chess[i][j]=0;}EightQueen(0,8,chess);printf("总共有%d种解决⽅法",count);return0;}。

棋盘问题回溯求解算法

棋盘问题回溯求解算法

棋盘问题回溯求解算法1. 引言回溯法是一种用于解决组合问题的算法,它通过尝试所有可能的解决方案来找到满足特定条件的解。

棋盘问题是一类经典的组合问题,其目标是在一个棋盘上放置特定数量的棋子,使得它们满足一定的规则。

本文将介绍如何使用回溯法来求解棋盘问题。

2. 棋盘问题的定义棋盘问题通常是指在一个正方形棋盘上放置特定数量的棋子,使得它们满足特定规则。

常见的棋盘问题有八皇后问题、马踏棋盘问题等。

以八皇后问题为例,其规则是:在一个8x8的棋盘上放置8个皇后,使得每个皇后都不会互相攻击。

皇后可以攻击同一行、同一列或同一对角线上的其他皇后。

3. 回溯法求解棋盘问题回溯法是一种递归的搜索算法,它通过尝试所有可能的选择来找到满足条件的解。

具体步骤如下:1.定义一个数据结构来表示当前状态,例如使用一个数组来表示棋盘的布局。

2.从问题的起始状态开始,尝试所有可能的选择。

对于每一个选择,判断是否满足问题的约束条件。

3.如果当前选择满足约束条件,则将其添加到解空间中,并继续递归地探索下一个状态。

4.如果当前选择不满足约束条件,则回溯到上一个状态,并尝试下一个选择。

5.当所有的选择都被尝试完毕,或者已经找到了满足条件的解时,结束搜索。

4. 八皇后问题的回溯求解算法八皇后问题是一种经典的棋盘问题,其目标是在一个8x8的棋盘上放置8个皇后,使得它们互相之间不会攻击。

以下是八皇后问题的回溯求解算法:def solve_n_queens(n):result = []board = [['.' for _ in range(n)] for _ in range(n)]def is_valid(board, row, col):# 检查同一列是否有其他皇后for i in range(row):if board[i][col] == 'Q':return False# 检查左上方是否有其他皇后i, j = row - 1, col - 1while i >= 0 and j >= 0:if board[i][j] == 'Q':return Falsei -= 1j -= 1# 检查右上方是否有其他皇后i, j = row - 1, col + 1while i >= 0 and j < n:if board[i][j] == 'Q':return Falsei -= 1j += 1return Truedef backtrack(board, row):if row == n:result.append([''.join(row) for row in board])returnfor col in range(n):if is_valid(board, row, col):board[row][col] = 'Q'backtrack(board, row + 1)board[row][col] = '.'backtrack(board, 0)return result以上代码中,solve_n_queens函数接受一个整数n作为参数,表示棋盘的大小。

回溯法解决8皇后问题实验报告

回溯法解决8皇后问题实验报告

算法设计与分析实验报告实验名称:用回溯法解决八皇后问题姓名:学号:江苏科技大学一、实验名称:回溯法求解8皇后问题二、学习知识:回溯算法的基本思想是:从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。

回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。

它在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先的策略,从根结点出发搜索解的空间树。

算法搜索至解的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系统搜索,逐层向其祖先结点回溯。

否则,进入该子树,继续按深度优先的策略进行搜索。

回溯法在用来求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有子树都已被搜索遍才结束。

而回溯法在用来求问题的任一解时,只要搜索到问题的一个解就可以结束。

这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的算法称为回溯法,它适用于解一些组合数较大的问题。

三、问题描述(1)使用回溯法解决八皇后问题。

8皇后问题:在8*8格的棋盘上放置彼此不受攻击的8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。

8后问题等价于在8*8格的棋盘上放置8个皇后,任何2个皇后不放在同一行或同一列或同一斜线上。

(2)用高级程序设计语言实现四、求解思路Procedure PLACE(k)//如果一个皇后能放在第k行和X(k)列,则返回true,否则返回false。

X是一个全程数组,进入此过程时已置入了k个值。

ABS(r)过程返回r的绝对值//global X(1:k); integer i,k;i←1while i<k doif X(i)=X(k) or ABS(X(i)-X(k))=ABS(i-k) thenreturn (false)end ifi←i+1repeatreturn (true)End PLACEProcedure NQUEENS(n)//此过程使用回溯法求出一个n*n棋盘上放置n个皇后,使其不能互相攻击的所有可能位置//integer k,n,X(1:n)X(1)←0 ; k←1 // k是当前行;X(k)是当前列 //while k>0 do // 对所有的行,执行以下语句 //X(k)←X(k)+1 //移到下一列//while X(k)<=n and Not PLACE(k) do //此处能放这个皇后吗//X(k)←X(k)+1 //不能放则转到下一列//repeatif X(k)<=n then //找到一个位置//if k=n then print (X) //是一个完整的解则打印这个数组// else k←k+1;X(k)←0 //否则转到下一行//end ifelse k←k-1 //回溯//end ifrepeatEnd NQUEENS五、算法实现本实验程序是使用C#编写,算法实现如下:1.queen类—实现8皇后问题的计算,将结果存入数组。

八皇后问题实验报告

八皇后问题实验报告

软件工程上机报告实验名称:八皇后问题图形界面求解姓名:郭恂学号:2011011435班级:11级数学班中国石油大学(北京)计算机科学与技术系一、试验程序截图:点击显示下一组解即可显示下一组解:同样的,如果点击上一组解即可显示上一组解。

若在第1组解时点击显示上一组解会弹出报错提示框。

同样,若在第92组解点击显示下一组解也会弹出报错提示框:二、程序代码程序使用Java语言编写,编写环境为jdk1.6.0_18。

使用编程开发环境eclipse.exe编写。

本程序创建了两个类,两个类在同一个工程中。

其中Queen类的作用仅仅用来保存八皇后问题计算结果的数据,便于画图时使用。

本程序大概由两部分组成,第一部分是解八皇后问题,第二部分是画图。

程序源代码为:类1:public class Queen{public int[] x=new int[8];public int[] y=new int[8];public String name;}类2:import javax.swing.*;import java.awt.event.*;import java.awt.*;import javax.swing.JOptionPane;public class bahuanghou extends JFrame implements ActionListener {//JLabel[] l;int number=0; //当前显示的解的编号int sum=0; //所有解得数量JLabel l2;JButton b1,b2; //b1为显示下一组解得按钮,b2为显示上一组解得按钮。

Queen[] q=new Queen[128]; //得到的解储存在Queen类的数组里面。

private Image bomb1=Toolkit.getDefaultToolkit().getImage("D:\\qizi1.JPG"); //黑格棋子为bomb1private Image bomb2=Toolkit.getDefaultToolkit().getImage("D:\\qizi2.JPG"); //白格棋子为bomb2public bahuanghou() //构造方法,初始化窗口。

八皇后问题的解决方案

八皇后问题的解决方案

算法总结
3
解决八皇后问题常用算法
3.1
枚举法解决八皇后问题
3.2
非递归回溯法解决八皇后问题
3.3
递归回溯法解决八皇后问题
3.0
八皇后问题约束条件
a( i ) 1 2 3 4 5 6 7 8 a( 1) 2 0 -1 3 -2 4 -3 5 -4 6 -5 7 -6 8 -7 9
a( 2 ) a( 3 ) a( 4) a( 5 ) a( 6) a( 7 ) a( 8)
9 3 10 2 11 1 12 0 13 -1 14 -2
9 5 10 4 11 3 12 2 13 1 14 0 15 -1
9 7 10 6 11 5 12 4 13 3 14 2 15 1 16 0
3.0
八皇后问题约束条件
a( i ) =j 第i行j列放置皇后
判断不同列 a(i)≠a(j) 判断不同对角线 i-a(i)≠j-a(j) 判断不同反对角线 i+a(i)≠j+a(j)
取下一个………………
取下一个q (1)
用语言编程
For q1 = 1 To 8 For q2 = 1 To 8 For q3 = 1 To 8 For q4 = 1 To 8 For q5 = 1 To 8 For q6 = 1 To 8 For q7 = 1 To 8 For q8 = 1 To 8 q(q1) = q1 : q(q2) = q2 : q(q3) = q3 : q(q4) = q4 q(q5) = q5 : q(q6) = q6 : q(q7) = q7 : q(q8) = q8 If putdown(q)=1 Then printstr(q) Next q8 Next q7 Next q6 Next q5 Next q4 Next q3 Next q2 Next q1

常见八种算法详解 -回复

常见八种算法详解 -回复

常见八种算法详解-回复“常见八种算法详解”算法是计算机科学中的重要概念,是解决问题的方法和步骤的描述。

常见八种算法是指八种常用的计算机算法,包括贪心算法、动态规划算法、分治算法、回溯算法、递归算法、穷举算法、分支限界算法和排序算法。

下面将逐一详细介绍这八种算法的原理和应用。

一、贪心算法贪心算法是一种寻找局部最优解的方法,在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优的选择,从而希望最后得到的结果是全局最好或最优的。

贪心算法的核心思想是利用局部最优解构建全局最优解。

其典型应用包括霍夫曼编码、最小生成树算法和最短路径算法等。

二、动态规划算法动态规划算法是一种将问题分解成相互重叠的子问题并解决子问题的优化问题。

动态规划算法的核心思想是通过存储已计算结果来避免重复计算,以达到减少计算时间的目的。

其典型应用包括背包问题、最长公共子序列和矩阵连乘等。

三、分治算法分治算法是一种将问题分解成相互独立且同样类型的子问题,然后递归地解决这些子问题的方法。

分治算法的核心思想是将原问题分解成多个相似的子问题,然后将子问题的解合并成原问题的解。

其典型应用包括归并排序、快速排序和二分查找等。

四、回溯算法回溯算法是一种通过穷举所有可能的解来求解问题的方法。

回溯算法的核心思想是在每一步都尝试所有可能的选项,并根据问题的约束条件和限制条件进行搜索和剪枝,以找到问题的解。

其典型应用包括八皇后问题、0-1背包问题和图的着色问题等。

五、递归算法递归算法是一种通过调用自身来解决问题的方法。

递归算法的核心思想是将大问题转化为相同类型的小问题,然后逐层向下求解小问题,直到达到问题的结束条件。

其典型应用包括计算斐波那契数列、求解阶乘和合并排序等。

六、穷举算法穷举算法是一种通过列举所有可能的解来求解问题的方法。

穷举算法的核心思想是遍历问题的解空间,找到符合问题要求的解。

穷举算法通常适用于问题的解空间较小的情况。

其典型应用包括全排列问题、子集和问题和图的哈密顿回路问题等。

C语言回溯法解八皇后问题(八皇后算法)

C语言回溯法解八皇后问题(八皇后算法)

C语⾔回溯法解⼋皇后问题(⼋皇后算法)⼋皇后问题(N皇后问题)的回溯法求解⼀、问题描述在⼀个国际象棋棋盘上放置⼋个皇后,使得任何两个皇后之间不相互攻击,求出所有的布棋⽅法,并推⼴到N皇后情况。

⼆、参考资料啥⽂字都不⽤看,B站上有个⾮常详细的动画视频解说,上链接三、源代码#include<iostream>#include<vector>#include<string>using namespace std;void put_queen(int x, int y, vector<vector<int>>&attack){//实现在(x,y)放置皇后,对attack数组更新,xy表⽰放置皇后的坐标,attack表⽰是否可以放置皇后//⽅向数组,⽅便后⾯对8个⽅向进⾏标记static const int dx[] = { -1,-1,-1,0,0,1,1,1 };static const int dy[] = { -1,0,1,-1,1,-1,0,1 };attack[x][y] = 1;//将皇后位置标记为1//通过两层for循环,将该皇后可能攻击到的位置标记for (int i = 1; i < attack.size(); i++)//从皇后位置向1到n-1个距离延伸{for (int j = 0; j < 8; j++)//遍历8个⽅向{int nx = x + i * dx[j];//⽣成的新位置⾏int ny = y + i * dy[j];//⽣成的新位置列//在棋盘范围内if (nx >= 0 && nx < attack.size() && ny >= 0 && ny < attack.size())attack[nx][ny] = 1;//标记为1}}}//回溯算法//k表⽰当前处理的⾏//n表⽰n皇后问题//queen存储皇后的位置//attack标记皇后的攻击范围//solve存储N皇后的全部解法void backtrack(int k, int n, vector<string>& queen,vector<vector<int>>& attack,vector<vector<string>>& solve){if (k == n)//找到⼀组解{solve.push_back(queen);//将结果queen存储⾄solvereturn;}//遍历0⾄n-1列,在循环中,回溯试探皇后可放置的位置for (int i = 0; i < n; i++){if (attack[k][i] == 0)//判断当前k⾏第i列是否可以放置皇后{vector<vector<int>> tmp = attack;//备份attack数组queen[k][i] = 'Q';//标记该位置为Qput_queen(k, i, attack);//更新attack数组backtrack(k + 1, n, queen, attack, solve);//递归试探k+1⾏的皇后的位置attack = tmp;//恢复attack数组queen[k][i] = '.';//恢复queen数组}}}vector<vector<string>>solveNQueens(int n){//string存储具体的摆放位置,<vector<string>>存放⼀种解法,⼆维vector存放全部解法vector<vector<string>>solve;//存储最后结果vector<vector<int>>attack;//标记皇后的攻击位vector<string>queen;//保存皇后位置//使⽤循环初始化attack和queen数组for (int i = 0; i < n; i++){attack.push_back((vector<int>()));for (int j = 0; j < n; j++){attack[i].push_back(0);}queen.push_back("");queen[i].append(n, '.');}backtrack(0, n, queen, attack, solve);return solve;//返回结果数组}int main(){//int num;//cin >> num;//输⼊皇后数初始化attack数组//vector<vector<int>> attack(num,vector<int>(num, 0));初始化queen数组//string s;//for (int i = 0; i < num; i++)s += '.';//vector<string> queen(num, s);int n;cin >> n;vector<vector<string>>result;result = solveNQueens(n);cout << n << "皇后共有" << result.size() << "种解法" << endl;for (int i = 0; i < result.size(); i++){cout << "解法" << i + 1 << ":" << endl;for (int j = 0; j < result[i].size(); j++){cout << result[i][j] << endl;}cout << endl;}system("pause");return 0;}四、测试结果四皇后⼋皇后到此这篇关于C语⾔回溯法解⼋皇后问题的⽂章就介绍到这了。

皇后问题详细的解法

皇后问题详细的解法

for(a[7]=1;a[7]<=8;a[7]++} )
for(a[8]=1;a[8]<=8;a[8]++){
if (check(a,8)=0) continue;
else
for(i=1;i<=8;i++)print(a[i]);
}
10
}
1 回溯法
有“通用的解题法”之称。 回溯法的基本做法是搜索,或是一种组织得井井有条
枚举得有个顺序,否则 轻则有漏的、重复的; 重则无法循环表示。
6
1.按什么顺序去查找所有的解 a.盲目的枚举算法
void main() {
int x[100]; for (x[1]=1;x[1]<=10;x[1]++) for (x[2]=1;x[2]<=10;x[2]++)
for (x[3]=1;x[3]<=10;x[3]++) for (x[4]=1;x[4]<=10;x[4]++) for (x[5]=1;x[5]<=10;x[5]++) for (x[6]=1;x[6]<=10;x[6]++) for (x[7]=1;x[7]<=10;x[7]++) for (x[8]=1;x[8]<=10;x[8]++) if (check(x)==0) { printf(x); }
}
该如何解决冲突的问题呢?
1.行;我们是按照行枚举的,保证了一行一个皇后; 2.列:判断是否存在x[i]=x[j] 3.对角线:主对角线的i-j与从对角线的i+j存在特殊关系,如 图:

八皇后问题—经典回溯算法

八皇后问题—经典回溯算法

⼋皇后问题—经典回溯算法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。

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。

回溯算法思想回溯算法的基本思想是:从⼀条路往前⾛,能进则进,不能进则退回来,换⼀条路再试。

⼋皇后问题就是回溯算法的典型,第⼀步按照顺序放⼀个皇后,然后第⼆步符合要求放第2个皇后,如果没有位置符合要求,那么就要改变第⼀个皇后的位置,重新放第2个皇后的位置,直到找到符合条件的位置就可以了。

回溯在迷宫搜索中使⽤很常见,就是这条路⾛不通,然后返回前⼀个路⼝,继续下⼀条路。

回溯算法说⽩了就是穷举法。

不过回溯算法使⽤剪枝函数,剪去⼀些不可能到达最终状态(即答案状态)的节点,从⽽减少状态空间树节点的⽣成。

回溯法是⼀个既带有系统性⼜带有跳跃性的的搜索算法。

它在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先的策略,从根结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系统搜索,逐层向其祖先结点回溯。

否则,进⼊该⼦树,继续按深度优先的策略进⾏搜索。

回溯法在⽤来求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有⼦树都已被搜索遍才结束。

⽽回溯法在⽤来求问题的任⼀解时,只要搜索到问题的⼀个解就可以结束。

这种以深度优先的⽅式系统地搜索问题的解的算法称为回溯法,它适⽤于解⼀些组合数较⼤的问题。

⼋皇后实现⼆以下实现是极客时间王争的解法,⾮常巧妙,思路也⾮常清晰,如果理解了⼋皇后问题的本质后建议采⽤该⽅法,代码实现如下:#include <iostream>int queenPlace[8] = { 8 }; //全局变量,下标表⽰⾏,值表⽰queen存储在那⼀列int count = 0; //计数器void printQueen() { //打印⼀个⼆维数组for (int i = 0; i < 8; ++i) {for (int j = 0; j < 8; ++j) {if (queenPlace[i] == j) {printf("Q ");} else {printf("* ");}}printf("\n");}printf("----count:%d-----\n", ++count);}bool isOk(int row, int col) { //判断row⾏col列放置是否合适int leftUp = col - 1; //左上对⾓线int rightUp = col + 1; //右上对⾓线for (int i = row - 1; i >= 0; --i) {if (queenPlace[i] == col) return false; //同列上的格⼦有皇后if (leftUp >= 0) {if (queenPlace[i] == leftUp) return false; //左上对⾓线有皇后}if (rightUp < 8) {if (queenPlace[i] == rightUp) return false; //右上对⾓线有皇后}--leftUp; ++rightUp;}return true;}void eightQueen(int row) {if (row == 8) { //8个皇后都放置好,打印,⽆法递归返回printQueen();return;}for (int col = 0; col < 8; ++col) { //每⼀⾏都有8种⽅法if (isOk(row, col)) { //满⾜要求queenPlace[row] = col; //第row⾏的皇后放在col列eightQueen(row+1); //考察下⼀⾏}}}int main() {eightQueen(0);return0;class Solution {public:vector<vector<string>> res;vector<int> n_queen;vector<vector<string>> solveNQueens(int n) {n_queen.resize(n);backtrack(0);return res;}void backtrack(int row) {if (row == n_queen.size()) {storeResult();return;}for (int i = 0; i < n_queen.size(); ++i) {if (!isOk(row, i)) continue;n_queen[row] = i;backtrack(row + 1);}}bool isOk(int row, int col) {int left_up = col - 1;int right_up = col + 1;for (int i = row - 1; i >= 0; --i) {if (n_queen[i] == col // 当前列|| n_queen[i] == left_up-- // 左上对⾓,⽆需判断 left_up < 0, 该情况不会成⽴的 || n_queen[i] == right_up++) { // 右上对⾓,⽆需判断 right_up > n_queen.size() return false;}}return true;}void storeResult() {vector<string> result;for (auto i : n_queen) {string s(n_queen.size(), '.');s[i] = 'Q';result.push_back(s);}res.push_back(result);}};解法2:class Solution {public:vector<bool> col;vector<bool> dia1;vector<bool> dia2;vector<vector<string>> result;vector<string> generateQueen(vector<int>& q){vector<string> res;for (int i = 0; i < q.size(); ++i){string s(q.size(), '.');s[q[i]] = 'Q';res.push_back(s);}return res;}void traceBack(int n, int row, vector<int>& q){if (row == n) {result.push_back(generateQueen(q));return;}for (int i = 0; i < n; ++i){if (!col[i] && !dia1[row + i] && !dia2[row - i + n - 1]){q.push_back(i);col[i] = true;dia1[row + i] = true;dia2[row - i + n - 1] = true;traceBack(n, row + 1, q);col[i] = false;dia1[row + i] = false;dia2[row - i + n - 1] = false;q.pop_back();}}vector<vector<string>> solveNQueens(int n) { col = vector<bool>(n, false);dia1 = vector<bool>(2 * n - 1, false);dia2 = vector<bool>(2 * n - 1, false);vector<int> q;traceBack(n, 0, q);return result;}};。

回溯算法原理和几个常用的算法实例

回溯算法原理和几个常用的算法实例

回溯算法原理和几个常用的算法实例回溯算法是一种通过不断尝试和回退的方式来进行问题求解的算法。

它的基本思想是在过程中,当发现当前的选择并不符合要求时,就进行回退,尝试其他的选择,直到找到符合要求的解或者遍历完所有可能的选择。

回溯算法通常用于问题求解中的和排列组合问题,比如求解八皇后问题、0-1背包问题、数独等。

下面将介绍几个常用的回溯算法实例。

1.八皇后问题:八皇后问题是指在一个8×8的国际象棋棋盘上,放置八个皇后,使得任意两个皇后都不在同一行、同一列或同一斜线上。

可以通过递归的方式依次尝试每一行的位置,并判断当前位置是否满足条件。

如果满足条件,则进入下一行尝试;否则回溯到上一行,并尝试其他的位置,直到找到解或遍历完所有的可能。

2.0-1背包问题:0-1背包问题是指在给定一组物品和一个容量为C的背包,每个物品都有自己的重量和价值,求解在不超过背包容量时,如何选择物品使得背包中物品的总价值最大。

可以通过递归的方式依次考察每个物品,并判断是否选择当前物品放入背包。

如果放入当前物品,则背包容量减小,继续递归考察下一个物品;如果不放入当前物品,则直接递归考察下一个物品。

直到遍历完所有物品或背包容量为0时,返回当前总价值。

3.数独问题:数独是一种通过填充数字的方式使得每一行、每一列和每一个九宫格内的数字都满足一定条件的谜题。

可以通过递归的方式依次尝试填充每一个空格,并判断当前填充是否符合条件。

如果符合条件,则继续递归填充下一个空格;如果不符合条件,则回溯到上一个空格,并尝试其他的数字,直到找到解或遍历完所有的可能。

回溯算法的时间复杂度一般较高,通常为指数级别。

因此,在实际应用中,可以结合剪枝等优化策略来提高算法的效率。

此外,回溯算法也可以通过非递归的方式进行实现,使用栈来存储当前的状态,从而避免递归带来的额外开销。

总之,回溯算法是一种非常有效的问题求解方法,通过不断尝试和回退,可以在复杂的空间中找到符合要求的解。

八皇后问题(递归+非递归)

八皇后问题(递归+非递归)

八皇后问题(递归+非递归)Xredman posted @ 2009年6月04日 21:15 in 以前博文 , 442 阅读一.问题描述在8×8格的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任意两个皇后不能互相攻击,即任何行、列或对角线(与水平轴夹角为45°或135°的斜线)上不得有两个或两个以上的皇后。

这样的一个格局称为问题的一个解。

请用递归与非递归两种方法写出求出八皇后问题的算法。

二.解题思路描述一个正确的解应当是每一列,每一行,每一条斜线上均只有一个皇后。

对于递归算法,本人才有模拟的方式进行,而且,我觉得开辟一个二维数组更显而易见。

首先,从空棋盘开始摆放,保证第m行m个皇后互不攻击,然后摆放第m+1个皇后。

当然对于第m+1个皇后可能有多种摆放方法,由此,我必须一一枚举,采用回溯策略是可行且合乎逻辑的。

而对于非递归算法,我只是借助于书本上一个递归改为非递归的框架,依次搭建而已。

在此过程中,我采用一维数组,一位对于八皇后问题,每一行不可能存在二个及二个以上的皇后,board[i]表示第i行棋盘摆放的位置为第board[i]列。

递归方法借助于系统提供的栈,而我非递归算法的实现,仅仅是自己构造一个栈而已。

递归解法#include <iostream>#include <cstdio>#include <sys/timeb.h>using namespace std;const int MAX_SIZE = 100;enum flag {blank ='X',queen = 1};char Chess[MAX_SIZE][MAX_SIZE];//棋盘图int n;//解决n皇后问题int total;//用于计摆放方式void Init(){//对棋牌进行初始化for(int i = 0; i < n; i++)for(int j = 0; j < n; j++)Chess[i][j] = blank;total = 0;//初始时有零中摆放方式}bool Judge(int r,int c){//判断(r,c)位置是否可放置int i,j;for(i = r + 1; i < n; i++)if(Chess[i][c] == queen)return false;//说明c列上已有一皇后for(i = c + 1; i < n; i++)if(Chess[r][i] == queen)return false;//说明r行上已有一皇后for(i = r + 1, j = c + 1; (i < n) && (j < n); i++, j++)if(Chess[i][j] == queen)return false;//45度斜线上已有一皇后for(i = r + 1, j = c - 1; (i <n) && (j >= 0); i++, j--)if(Chess[i][j] == queen)return false;//135度斜线上已有一皇后return true;//排除四种情况后,说明(r,c)点可放置皇后}void Backtrack(int k,int cnt){//回溯算法主程序if(k < 0 || cnt == n)//棋牌摆放完毕 or 以摆满n后{if(cnt == n){printf("No.%d:\n",++total);for(int i = 0; i < n; i++){for(int j = 0; j < n; j++)printf(" %c ",Chess[i][j]);putchar('\n');}putchar('\n');}}else{int r = k / n, c = k % n;if(Judge(r,c)){//可放置一皇后Chess[r][c] = queen;Backtrack(k-1,cnt+1);Chess[r][c] = blank;}Backtrack(k-1,cnt);}}int main(){//此为主函数timeb t1,t2;long kk;cout<<"输入皇后个数:";while(cin>>n){Init();ftime(&t1);Backtrack(n*n-1,0);ftime(&t2);cout<<"计算"<<n<<"后问题总共可有"<<total<<"种摆法!"<<endl;kk = (t2.time-t1.time)*1000 +litm;cout<<"本次回溯耗时:"<<kk<<"毫秒"<<endl;system("PAUSE");cout<<"输入皇后个数:";}return0;}非递归解法#include <iostream>#include <sys/timeb.h>#define N 100using namespace std;int board[N];int n,sum;void init(){for(int i = 1; i <= n; i++)board[i] = 0;}void display(){int i,j;cout<<"No."<<sum<<endl;for(i = 1; i <= n; i++){for(j = 1; j <= n; j++)if(board[i] == j)cout<<"Q ";elsecout<<"X ";cout<<endl;}cout<<endl;}bool canPut(int k){for(int i = 1; i < k; i++)if((abs(k - i) == abs(board[k] - board[i])) || board[i] == board[k])return false;//1.是否在同一斜线;2.是否位于同一列return true;}void Backtrack(){board[1] = 0;int k = 1;while(k > 0){board[k]++;while((board[k] <= n) && !(canPut(k)))board[k] += 1;if(board[k] <= n)if(k == n){sum++;display();}else{k++;board[k] = 0;}elsek--;}}int main(){timeb t1,t2;long kk;cout<<"输入皇后个数:";while(cin>>n){init();sum = 0;ftime(&t1);Backtrack();ftime(&t2);cout<<"总共排列方式为:"<<sum<<endl;kk = (t2.time-t1.time)*1000 + litm; cout<<"本次回溯耗时:"<<kk<<"毫秒"<<endl;system("PAUSE");cout<<"输入皇后个数:";}return0;}。

八皇后问题详细的解法PPT课件

八皇后问题详细的解法PPT课件

枚举得有个顺序,否则 轻则有漏的、重复的; 重则无法循环表示。
6
1.按什么顺序去查找所有的解 a.盲目的枚举算法
void main() {
int x[100]; for (x[1]=1;x[1]<=10;x[1]++)
for (x[2]=1;x[2]<=10;x[2]++) for (x[3]=1;x[3]<=10;x[3]++) for (x[4]=1;x[4]<=10;x[4]++) for (x[5]=1;x[5]<=10;x[5]++) for (x[6]=1;x[6]<=10;x[6]++) for (x[7]=1;x[7]<=10;x[7]++) for (x[8]=1;x[8]<=10;x[8]++) if (check(x)==0) { printf(x); }
}
10
1 回溯法
有“通用的解题法”之称。 回溯法的基本做法是搜索,或是一种组织得井井有条
的,能避免不必要搜索的穷举式搜索法。这种方法适 用于解一些组合数相当大的问题。 回溯法在问题的解空间树中,按深度优先策略,从根 结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任意 一点时,先判断该结点是否包含问题的解。如果肯定 不包含,则跳过对该结点为根的子树的搜索,逐层向 其祖先结点回溯;否则,进入该子树,继续按深度优 先策略搜索。
按什么顺序去搜? 目标是没有漏网之鱼,尽量速度快。
5
2 【问题设计】盲目的枚举算法
a 盲目的枚举算法 通过8重循环模拟搜索空间中的88个状态; 按枚举思想,以DFS的方式,从第1个皇后在第1列开始 搜索,枚举出所有的“解状态”:

八皇后问题详细的解法

八皇后问题详细的解法
八皇后问题
1
1八皇后问题背景 2盲目的枚举算法 3加约束的枚举算法 4回溯法及基本思想 5 回溯法应用 6八皇后问题的递归回溯算法 7八皇后问题的非递归回溯算法
2
【背景】 八皇后问题是一个以国际象棋为背
景的问题: 如何能够在 8×8 的国际象棋棋盘上
放置八个皇后,使得任何一个皇后都 无法直接吃掉其他的皇后?为了达到 此目的,任两个皇后都不能处于同一 条横行、纵行或斜线上。
}
}
23
20
2 回溯法应用-算法框架-递归算法框架
int a[n]; Queens(int k) { if (k>n) 即表示最后一个皇后摆放完毕,输出结果;
else for(i=下界 ; i<=上界; i++) //枚举K个皇后所有可能的路径 {依次从列顶端开始搜索,一直到列底端,直到找到合适位置,如
果未找到,自动返回上层递归
的,能避免不必要搜索的穷举式搜索法。这种方法适 用于解一些组合数相当大的问题。 回溯法在问题的解空间树中,按深度优先策略,从根 结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任意 一点时,先判断该结点是否包含问题的解。如果肯定 不包含,则跳过对该结点为根的子树的搜索,逐层向 其祖先结点回溯;否则,进入该子树,继续按深度优 先策略搜索。
for(a[8]=1;a[8]<=8;a[8]++) 此算法可读性很好,
{if (check(a,8)==0)continue; 体现了“回溯”。但
else for(i=1;i<=8;i++) 它只能解决八皇后问
print(a[i]); }
题,而不能解决任意
}}}}}}}

回溯法实现8皇后问题

回溯法实现8皇后问题

实验题目回溯法实现8皇后问题实验要求 a.掌握递归回溯算法的基本思想。

b.学习掌握应用面向对象通用回溯程序框架解决实际问题。

提高面向对象编程的技能。

实验内容(问题描述、算法设计、算法效率)回溯法实现8皇后问题a.问题描述:在n*n格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上。

b.算法设计:用n元组x[1;n]表示n后问题的解。

其中,x[i]表示皇后i放置在棋盘的第i行的第x[i]列。

由于不容许将2个皇后放在同一列上,所以解向量中的x[i]互不相同。

2个皇后不能放在同一斜线上是问题的隐约束。

对于一般的n后问题,这一隐约束条件可以化成显约束的形式。

如果将n*n 格的棋盘看做二维方阵,其行号从上到下,列号从左到右依次编号为1,2,...n。

从棋盘左上角到右下角的主对角线及其平行线(即斜率为-1的各斜线)上,2个下标值的差(行号-列号)值相等。

同理,斜率为+1的每条斜线上,2个下标值的和(行号+列号)值相等。

因此,若2个皇后放置的位置分别是(i,j)和(k,l),且i-j = k -l 或i+j = k+l,则说明这2个皇后处于同一斜线上。

以上2个方程分别等价于i-k = j-l 和i-k =l-j。

由此可知,只要|i-k|=|l-j|成立,就表明2个皇后位于同一条斜线上。

用回溯法解n后问题,用完全n叉树表示解空间。

可行性约束Place剪去不满足行,列和斜线约束的子树。

下面的解n后问题的回溯法中,递归函数Backtrack(1)实现对整个解空间的回溯搜索。

Backtrack(i)搜索解空间中第i层子树。

类Queen的数据成员记录解空间中节点信息,以减少传给Backtrack的参数。

sum记录当前已找到的可行方案数。

在算法Backtrack中,当i>n是,算法搜索至叶节点,得到一个新的n皇后互不攻击放置方案,当前已找到的可行方案数sum增1。

八皇后问题的n种解法

八皇后问题的n种解法

⼋皇后问题的n种解法经典的⼋皇后问题: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。

很早就接触过⼋皇后问题,最近数据结构作业中⼜看到了这个题⽬,仔细研究了⼀波⽹上诸位⼤⽜的博客,发现这个问题居然有这么多有趣的优化。

1.经典的回溯递归解法:#include<stdio.h>#include<iostream>using namespace std;//dfs,每⾏只能放⼀个元素,遍历每⾏的每个位置,⽤⼀个⼀维数组记录,最后检查是否符合要求int ans;int vis[10];int abs(int x){return x > 0 ? x : -x;}bool check(int r,int c){for(int i = 1;i<r;i++){if(vis[i] == c) return false;if(vis[i] - c == r - i || vis[i] - c == i - r) return false;}return true;}void dfs(int r){if(r > 8){ans++;return;}for(int i = 1;i<=8;i++){if(check(r,i)){vis[r] = i;dfs(r+1);vis[r] = 0;}}}main(){dfs(1);cout<<ans<<endl;}2.对⾓线检查优化/*⽤三个数组记录列,左对⾓线,右对⾓线信息,每次判断该位置是否符合要求,只在符合要求位置放置元素。

*/#include <iostream>using namespace std;const int maxn=105;const int mo=100;typedef long long ll;int a[maxn],n = 8,ans=0;bool b[maxn],c[maxn],d[maxn];void sou(int x){if(x > n){ans++;return;}for(int i = 1;i <= n;i++)if(!(b[i] || c[x+i] || d[x-i+n])){b[i] =c [x+i]=d[x-i+n]=true;a[x] = i;sou(x+1);b[i] =c [x+i] = d[x-i+n]=false;}}int main(){sou(1);cout<<ans;}3.位运算://算法思想与上⼀相同,改⽤三个int来存储信息,采⽤位运算提取合适位置#include<iostream>#include<stdio.h>using namespace std;int board;int n;int ans = 0;void n_queen(int col,int ld,int rd){if(col == board){ans++;return;}int pos = board & (~(col | ld | rd));while(pos){int p = pos & (-pos);pos = pos - p;n_queen(col | p , (ld | p) << 1,(rd | p) >> 1);}}int main(){cin>>n;board = (1 << n) - 1;n_queen(0,0,0);cout<<ans<<endl;}4.⼗⾏内的⼋皇后...对知乎上各路⼤⼤的炫技佩服的五体投地,更改了⼀下上⼀代码,勉强也达到了⼗⾏的要求。

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VAR
CONT,I:INTEGER;
A:ARRAY[1..N] OF BYTE;{存放正确的一组解}
C:ARRAY[1..N] OF BOOLEAN;{存放某一列放皇后的情况,用于判断是否有同列的情况}
L:ARRAY[1-N..N-1] OF BOOLEAN;{存放某一斜线上放皇后的情况,用于判断是否有同斜线的情况;斜线的方向为\}
R:ARRAY[2..2*N] OF BOOLEAN;{存放某一斜线上放皇后的情况,用于判断是否有同斜线的情况;斜线的方向为/}
PROCEDURE PR;
VAR
I:INTEGER;
BEGIN
FOR I:=1 TO N DO WRITE(A[I]:4);
INC(CONT);
WRITELN(' CONT=',CONT);
END;
PROCEDURE TRY(I:INTEGER);
VAR
J:INTEGER;
PROCEDURE ERASE(I:INTEGER);
BEGIN
C[J]:=TRUE;
L[I-J]:=TRUE;
R[I+J]:=TRUE;
END;
BEGIN
FOR J:=1 TO N DO
IF C[J] AND L[I-J] AND R[I+J] THEN
BEGIN
A[I]:=J;
C[J]:=FALSE;
L[I-J]:=FALSE;
R[I+J]:=FALSE;
IF I<N THEN TRY(I+1) ELSE PR;
ERASE(I);
END;
END;
END;
BEGIN
FOR I:=1 TO N DO C[I]:=TRUE;
FOR I:=1-N TO N-1 DO L[I]:=TRUE;
FOR I:=2 TO 2*N DO R[I]:=TRUE;
CONT:=0;
I:=1;
TRY(I);
WRITELN;
WRITELN('PROGRAM END.');
READLN;
END.
PROGRAM HUANGHOU(INPUT,OUTPUT);{回溯算法} CONST N=8;
VAR
K:INTEGER;
X:ARRAY[1..N] OF INTEGER;
FUNCTION PLACE(K:INTEGER):BOOLEAN;
VAR
I:INTEGER;
BEGIN
I:=1;
WHILE I<K DO
BEGIN
IF (ABS(X[I]-X[K])=ABS(I-K)) OR (X[I]=X[K]) THEN BEGIN
PLACE:=FALSE;
EXIT;
END;
I:=I+1;
END;
PLACE:=TRUE;
END;
PROCEDURE PRN;
VAR
I:INTEGER;
BEGIN
FOR I:=1 TO N DO WRITE(X[I]:4);
WRITELN;
END;
PROCEDURE NQUEENS(N:INTEGER);
BEGIN
X[1]:=0;
K:=1;
WHILE K>0 DO
BEGIN
X[K]:=X[K]+1;
WHILE ((X[K]<=N) AND (NOT PLACE(K))) DO X[K]:=X[K]+1;
IF X[K]<=N THEN
BEGIN
IF K=N THEN PRN
ELSE
BEGIN
K:=K+1;
X[K]:=0;
END;
END
ELSE K:=K-1;
END;
END;
BEGIN
NQUEENS(N);
READLN;
END.
PROGRAM BHH(INPUT,OUTPUT);{穷举算法:最好理解,但效率最低} CONST N=8;
VAR
I1,I2,I3,I4,I5,I6,I7,I8:INTEGER;
X:ARRAY [1..N] OF INTEGER;
PROCEDURE PRINT;{输出正确的解}
VAR
I:INTEGER;
BEGIN
WRITELN;
END;
FUNCTION CHECK():BOOLEAN;
VAR
A,B:INTEGER;
BEGIN
FOR A:=2 TO N DO
BEGIN
FOR B:=1 TO A-1 DO
BEGIN
IF (ABS(X[A]-X[B])=ABS(A-B)) OR (X[A]=X[B]) THEN
BEGIN
CHECK:=FALSE;
EXIT;
END;
END;
END;
CHECK:=TRUE;
END;
BEGIN
FOR I1:=1 TO N DO
FOR I2:=1 TO N DO
FOR I3:=1 TO N DO
FOR I4:=1 TO N DO
FOR I5:=1 TO N DO
FOR I6:=1 TO N DO
FOR I7:=1 TO N DO
BEGIN
X[1]:=I1;
X[2]:=I2;
X[3]:=I3;
X[4]:=I4;
X[5]:=I5;
X[6]:=I6;
X[7]:=I7;
X[8]:=I8;
IF CHECK() THEN PRINT;
END;
READLN;
END.
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