回溯法实验(n皇后问题)
n皇后问题实验报告
n皇后问题实验报告n皇后问题实验报告引言:n皇后问题是一个经典的数学问题,它要求在一个n×n的棋盘上放置n个皇后,使得它们互相之间不能相互攻击,即任意两个皇后不能处于同一行、同一列或同一对角线上。
本实验旨在通过编程实现n皇后问题的求解,并探索不同算法在解决该问题上的性能差异。
实验步骤及结果:1. 回溯算法的实现与性能分析回溯算法是最常见的解决n皇后问题的方法之一。
它通过递归的方式遍历所有可能的解,并通过剪枝操作来提高效率。
我们首先实现了回溯算法,并对不同规模的问题进行了求解。
在测试中,我们将问题规模设置为4、8、12和16。
结果表明,当n为4时,回溯算法能够找到2个解;当n为8时,能够找到92个解;当n为12时,能够找到14200个解;当n为16时,能够找到14772512个解。
可以看出,随着问题规模的增加,回溯算法的求解时间呈指数级增长。
2. 启发式算法的实现与性能分析为了提高求解效率,我们尝试了一种基于启发式算法的解决方法。
在该方法中,我们使用了遗传算法来搜索解空间。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法,通过进化操作(如选择、交叉和变异)来寻找问题的最优解。
我们将遗传算法应用于n皇后问题,并对不同规模的问题进行了求解。
在测试中,我们将问题规模设置为8、12和16。
结果表明,遗传算法能够在较短的时间内找到问题的一个解。
当n为8时,遗传算法能够在几毫秒内找到一个解;当n为12时,能够在几十毫秒内找到一个解;当n为16时,能够在几百毫秒内找到一个解。
相比之下,回溯算法在同样规模的问题上需要几秒钟甚至更长的时间。
3. 算法性能对比与分析通过对比回溯算法和启发式算法的性能,我们可以看到启发式算法在求解n皇后问题上具有明显的优势。
回溯算法的求解时间随问题规模呈指数级增长,而启发式算法的求解时间相对较短。
这是因为启发式算法通过优化搜索策略,能够更快地找到问题的解。
然而,启发式算法并非没有缺点。
回溯法实验(n皇后问题)(迭代法)
算法分析与设计实验报告第三次附加实验附录:完整代码(回溯法)//回溯算法递归回溯n皇后问题#include<iostream>#include<time.h>#include<iomanip>#include"math.h"using namespace std;class Queen{friend int nQueen(int); //定义友元函数,可以访问私有数据private:bool Place(int k); //判断该位置是否可用的函数void Backtrack(int t); //定义回溯函数int n; //皇后个数int *x; //当前解long sum; //当前已找到的可行方案数};int main(){int m,n;for(int i=1;i<=1;i++){cout<<"请输入皇后的个数:"; //输入皇后个数cin>>n;cout<<"皇后问题的解为:"<<endl;clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法start=clock();end=clock();over=end-start;start=clock();m=nQueen(n); //调用求解的函数cout<<n<<"皇后问题共有";cout<<m<<"个不同的解!"<<endl; //输出结果end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间cout<<endl;}system("pause");return 0;}bool Queen::Place(int k)//传入行号{for(int j=1;j<k;j++){if((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k]))//如果两个在同一斜线或者在同一列上,说明冲突,该位置不可用{return false;}}return true;}void Queen::Backtrack(int t){if(t>n){sum++;/*for(int i=1;i<=n;i++) //输出皇后排列的解{cout<<x[i]<<" ";}cout<<endl;*/}else{//回溯探索第i行的每一列是否有元素满足要求for(int i=1;i<=n;i++){x[t]=i;if(Place(t)){Backtrack(t+1);}}}}int nQueen(int n){Queen X; //定义Queen类的对象X//初始化XX.n=n;X.sum=0;int *p=new int[n+1]; //动态分配for(int i=0;i<=n;i++) //初始化数组{p[i]=0;}X.x=p;X.Backtrack(1);delete[] p;return X.sum;//输出解的个数}完整代码(回溯法)//回溯算法迭代回溯n皇后问题#include<iostream>#include<time.h>#include<iomanip>#include"math.h"using namespace std;class Queen{friend int nQueen(int); //定义友元函数private:bool Place(int k); //定义位置是否可用的判断函数void Backtrack(void); //定义回溯函数int n; // 皇后个数int *x; // 当前解long sum; // 当前已找到的可行方案数};int main(){int n,m;for(int i=1;i<=1;i++){cout<<"请输入皇后的个数:";cin>>n;cout<<n<<"皇后问题的解为:"<<endl;clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法start=clock();end=clock();over=end-start;start=clock();m=nQueen(n); //调用求解皇后问题的函数cout<<n<<"皇后问题共有";cout<<m<<"个不同的解!"<<endl;end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间cout<<endl;}system("pause");return 0;}bool Queen::Place(int k){for (int j=1;j<k;j++){if ((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k])) //如果两个皇后在同一斜线或者在同一列上,说明冲突,该位置不可用{return false;}}return true;}void Queen::Backtrack() //迭代法实现回溯函数{x[1] = 0;int k = 1;while(k>0){x[k] += 1; //先将皇后放在第一列的位置上while((x[k]<=n)&&!(Place(k))) //寻找能够放置皇后的位置{x[k] += 1;}if(x[k]<=n) //找到位置{if(k == n) //如果寻找结束输出结果{/*for (int i=1;i<=n;i++){cout<<x[i]<<" ";}cout<<endl; */sum++;}else//没有结束则找下一行{k++;x[k]=0;}}else//没有找到合适的位置则回溯{ k--; }}}int nQueen(int n){Queen X; //定义Queen类的对象X//初始化XX.n=n;X.sum=0;int *p=new int[n+1];for(int i=0;i<=n;i++){p[i]=0;}X.x=p;X.Backtrack();delete []p;return X.sum; //返回不同解的个数}。
n后问题-回溯法
n后问题-回溯法问题描述: 在n*n的棋盘上放置彼此不受攻击的n个皇后。
按国际象棋的规则,皇后可以与之处在同⼀⾏或者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皇后,任何2个皇后不放在同⼀⾏或同⼀列的斜线上。
算法设计: |i-k|=|j-l|成⽴,就说明2个皇后在同⼀条斜线上。
可以设计⼀个place函数,测试是否满⾜这个条件。
1 当i>n时,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sum加1. 2 当i<=n时,当前扩展结点Z是解空间中的内部结点。
该结点有x[i]=1,2,3....n共n个⼉⼦节点。
对当前扩展结点Z的每个⼉⼦节点,由place检察其可⾏性。
并以深度优先的⽅式递归地对可⾏⼦树,或剪去不可⾏⼦树。
算法描述: #include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;class Queen{friend int nQueen(int);private:bool Place(int k);void Backtrack(int t);int n,* x;long sum;};bool Queen::Place(int k){for(int j=1;j<k;j++)if((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k]))return false;return true;}void Queen::Backtrack(int t){if(t>n)sum++;elsefor(int i=1;i<=n;i++){x[t] = i;if(Place(t))Backtrack(t+1);}}int nQueen(int n){Queen X;X.n = n;X.sum = 0;int *p = new int [n+1];for(int i=0;i<=n;i++)p[i] = 0;X.x = p;X.Backtrack(1);delete [] p;cout<<X.sum<<endl;return X.sum;}int main(){nQueen(4);nQueen(2);nQueen(3);return0;}执⾏结果:迭代回溯:数组x记录了解空间树中从根到当前扩展结点的路径,这些信息已包含了回溯法在回溯时所需要的信息。
回溯算法与八皇后问题N皇后问题Word版
回溯算法与八皇后问题(N皇后问题)1 问题描述八皇后问题是数据结构与算法这一门课中经典的一个问题。
下面再来看一下这个问题的描述。
八皇后问题说的是在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。
更通用的描述就是有没有可能在一张N*N的棋盘上安全地放N个皇后?2 回溯算法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。
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。
在现实中,有很多问题往往需要我们把其所有可能穷举出来,然后从中找出满足某种要求的可能或最优的情况,从而得到整个问题的解。
回溯算法就是解决这种问题的“通用算法”,有“万能算法”之称。
N皇后问题在N增大时就是这样一个解空间很大的问题,所以比较适合用这种方法求解。
这也是N皇后问题的传统解法,很经典。
下面是算法的高级伪码描述,这里用一个N*N的矩阵来存储棋盘:1) 算法开始, 清空棋盘,当前行设为第一行,当前列设为第一列2) 在当前行,当前列的位置上判断是否满足条件(即保证经过这一点的行,列与斜线上都没有两个皇后),若不满足,跳到第4步3) 在当前位置上满足条件的情形:在当前位置放一个皇后,若当前行是最后一行,记录一个解;若当前行不是最后一行,当前行设为下一行, 当前列设为当前行的第一个待测位置;若当前行是最后一行,当前列不是最后一列,当前列设为下一列;若当前行是最后一行,当前列是最后一列,回溯,即清空当前行及以下各行的棋盘,然后,当前行设为上一行,当前列设为当前行的下一个待测位置;以上返回到第2步4) 在当前位置上不满足条件的情形:若当前列不是最后一列,当前列设为下一列,返回到第2步;若当前列是最后一列了,回溯,即,若当前行已经是第一行了,算法退出,否则,清空当前行及以下各行的棋盘,然后,当前行设为上一行,当前列设为当前行的下一个待测位置,返回到第2步;算法的基本原理是上面这个样子,但不同的是用的数据结构不同,检查某个位置是否满足条件的方法也不同。
回溯法求解N皇后问题
① 如果xi+1= ai+1k不是集合Si+1的最后一个元素,则令xi+1= ai+ 1k+1,即选择Si+1的下一个元素作为解向量X的第i+1个分量;
② 如果xi+1= ai+1k是集合Si+1的最后一个元素,就回溯到X=(x1, x2, …, xi),选择Si的下一个元素作为解向量X的第i个分量,假 设xi= aik,如果aik不是集合Si的最后一个元素,则令xi= aik+1; 否则,就继续回溯到X=(x1, x2, …, xi-1);
global X(1:k); integer i,k;
i1
while i<k do
if X(i)=X(k) or ABS(X(i)-X(k))=ABS(i-k) then
return (false)
end if
ii+1 repeat return (true)
判断是否有其它的皇 后与之在同一列或同 一斜对角线上
HHIT
Algorithm
(1)如果X=(x1, x2, …, xi+1)是问题的最终解,则输出这个解。 如果问题只希望得到一个解,则结束搜索,否则继续搜索其
他解;
(2)如果X=(x1, x2, …, xi+1)是问题的部分解,则继续构造解 向量的下一个分量;
(3)如果X=(x1, x2, …, xi+1)既不是问题的部分解也不是问题 的最终解,则存在下面两种情况:
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//
实验四回溯法求n皇后问题
return true;
}
void queue(intn)
{
inti,k;
for(i=1;i<=n;i++)
x[i]=0;
k=1;
while(k>=1)
{
x[k]=x[k]+1; //在下一列放置第k个皇后
while(x[k]<=n&&!place(k))
x[k]=x[k]+1;//搜索下一列
k=k+1;//放置下一个皇后
else
{
x[k]=0;//重置x[k],回溯
k=k-1;
}
}
}
void main()
{
intn;
printf("输入皇后个数n:\n");
scanf("%d",&n);
queue(n);
}
五、实验结果截图
六、实验总结
关于n皇后问题,看似复杂难懂,运行结果也很多,但是如果掌握了算法的要点,并且编写的准确无误,其实很简单明了的,而且在组实验的过程中会体会到很多乐趣,当然也有不懂得地方,需要请教别人,总之受益匪浅。
if(x[k]<=n&&k==n)//得到一个输出
{
for(i=1;i<=n;i++)
printf("%d ",x[i]);
printf("\n");
//return;//若return则只求出其中一种解,若不return则可以继续回溯,求出全部的可能的解
}
else if(x[k]<=n&&k<n)
用回溯算法解n皇后问题实验步骤
湖州师范学院实验报告课程名称:算法实验四:回溯算法一、实验目的1、理解回溯算法的概念,掌握回溯算法的基本要素。
2、掌握设计回溯算法的一般步骤,针对具体问题,能应用回溯算法求解。
二、实验内容1、问题描述1 )n后问题在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。
2)0-1 背包问题需对容量为 c 的背包进行装载。
从n 个物品中选取装入背包的物品,每件物品i 的重量为wi ,价值为pi 。
对于可行的背包装载,背包中物品的总重量不能超过背包的容量,最佳装载是指所装入的物品价值最高。
每种物品要么放进背包,要么丢弃。
2、数据输入:文件输入或键盘输入。
3、要求:1)完成上述两个问题,时间为2 次课。
2)独立完成实验及实验报告。
三、实验步骤1、理解方法思想和问题要求。
2、采用编程语言实现题目要求。
3、上机输入和调试自己所写的程序。
4、附程序主要代码:1.n后问题:#include<iostream>using namespace std;class Queen {friend int nQueen(int);private:bool Place(int k);void Backtrack(int t);int n,*x;long sum;};bool Queen::Place(int k) {for (int j = 1; j < k; j++)if ((abs(k - j) == abs(x[j] - x[k])) || (x[j] == x[k]))return false;return true;}void Queen::Backtrack(int t) {if (t > n) {for (int i = 1; i <= n; i++)cout << x[i] << " ";cout << endl;sum++;}else {for (int i = 1; i <= n; i++) {x[t] = i;if (Place(t)) Backtrack(t + 1);}}}int nQueen(int n) {Queen X;//初始化XX.n = n;X.sum = 0;int* p = new int[n + 1];for (int i = 0; i <= n; i++)p[i] = 0;X.x = p;X.Backtrack(1);delete [] p;return X.sum;}void main() {int n, set;cout << "请输入皇后个数:"; cin >> n;cout << "可行方案所有解:" << endl;set = nQueen(n);cout << "可行方案数:" << set << endl;}2.0-1背包:#include <stdio.h>#include <conio.h>int n;//物品数量double c;//背包容量double v[100];//各个物品的价值double w[100];//各个物品的重量double cw = 0.0;//当前背包重量double cp = 0.0;//当前背包中物品价值double bestp = 0.0;//当前最优价值double perp[100];//单位物品价值排序后int order[100];//物品编号int put[100];//设置是否装入//按单位价值排序void knapsack(){int i,j;int temporder = 0;double temp = 0.0;for(i=1;i<=n;i++)perp[i]=v[i]/w[i];for(i=1;i<=n-1;i++){for(j=i+1;j<=n;j++)if(perp[i]<perp[j]) perp[],order[],sortv[],sortw[] {temp = perp[i];perp[i]=perp[i];perp[j]=temp;temporder=order[i]; order[i]=order[j]; order[j]=temporder; temp = v[i];v[i]=v[j];v[j]=temp;temp=w[i];w[i]=w[j];w[j]=temp;}}}//回溯函数void backtrack(int i){double bound(int i);if(i>n){bestp = cp;return;}if(cw+w[i]<=c){cw+=w[i];cp+=v[i];put[i]=1;backtrack(i+1);cw-=w[i];cp-=v[i];}if(bound(i+1)>bestp)//符合条件搜索右子数 backtrack(i+1);}//计算上界函数double bound(int i){double leftw= c-cw;double b = cp;while(i<=n&&w[i]<=leftw){leftw-=w[i];b+=v[i];i++;}if(i<=n)b+=v[i]/w[i]*leftw;return b;}int main(){int i;printf("请输入物品的数量和容量:");scanf("%d %lf",&n,&c);printf("请输入物品的重量和价值:");for(i=1;i<=n;i++){printf("第%d个物品的重量:",i);scanf("%lf",&w[i]);printf("价值是:");scanf("%lf",&v[i]);order[i]=i;}knapsack();backtrack(1);printf("最有价值为:%lf\n",bestp);printf("需要装入的物品编号是:");for(i=1;i<=n;i++){if(put[i]==1)printf("%d ",order[i]);}return 0;}5、实验结果:四、实验分析1、:n后问题分析只要不要在同一直线和斜线上就行。
回溯算法解决N皇后问题实验及其代码
实验报告4回溯算法实验4回溯算法解决N皇后问题一、实验目的1)掌握回溯算法的实现原理,生成树的建立以及限界函数的实现;2)利用回溯算法解决N皇后问题;二、实验内容回溯算法解决N皇后问题。
三、算法设计1)编写限界函数bool PLACE(int k,int x[]),用以确定在k列上能否放置皇后;2)编写void NQUEENS(int n)函数用以摆放N个皇后;3)编写主函数,控制输入的皇后数目;4)改进和检验程序。
四、程序代码//回溯算法解决N皇后问题的c++程序#include<math.h>#include<iostream>using namespace std;int count=0; //皇后摆放的可能性bool PLACE(int k,int x[]);//限界函数void NQUEENS(int n);//摆放皇后int main(){}int queen;cout<<"先生(女士)请您输入皇后的总数,谢谢!:"<<endl;cin>>queen;NQUEENS(queen);cout<<"所有可能均摆放完毕,谢谢操作"<<endl;return 0;void NQUEENS(int n){/*此过程使用回溯算法求出在一个n*n棋盘上放置n个皇后,使其即不同行,也不同列,也不在同一斜角线上*/int k, *x=new int[n];//存放皇后所在的行与列x[0]=0;k=0;while (k>=0&&k<n){ //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&&(!PLACE(k,x))){ //此处能放置一个皇后吗?}if( x[k]<=n ) { //找到一个位置if( k==n-1 ){ //是一个完整的解吗cout<<"第"<<++count<<"排法是:"<<endl;for(int i=0;i<n;i++)//打印皇后的排列{}cout<<"\n";for (int j=0;j<n;j++){}cout<<"\n";if (x[i] == j+1){}else{}cout<<". ";cout<<"*";x[k]=x[k]+1; //移到下一列}}}}else { k=k+1; x[k]=0;} //移向下一行else k=k-1; //回溯bool PLACE(int k,int x[]){/*如果一个皇后能放在第k行和x(k)列,返回ture;否则返回false。
实验报告:回溯法求解N皇后问题(Java实现)
实验报告一、实验名称:回溯法求解N皇后问题(Java实现)二、学习知识:回溯法:也称为试探法,它并不考虑问题规模的大小,而是从问题的最明显的最小规模开始逐步求解出可能的答案,并以此慢慢地扩大问题规模,迭代地逼近最终问题的解。
这种迭代类似于穷举并且是试探性的,因为当目前的可能答案被测试出不可能可以获得最终解时,则撤销当前的这一步求解过程,回溯到上一步寻找其他求解路径。
为了能够撤销当前的求解过程,必须保存上一步以来的求解路径,这一点相当重要。
三、问题描述N皇后问题:在一个 N * N 的国际象棋棋盘中,怎样放置 N 个皇后才能使N 个皇后之间不会互相有威胁而共同存在于棋局中,即在 N * N 个格子的棋盘中没有任何两个皇后是在同一行、同一列、同一斜线上。
深度优先遍历的典型案例。
四、求解思路1、求解思路:最容易想到的方法就是有序地从第1列的第 1 行开始,尝试放上一个皇后,然后再尝试第2 列的第几行能够放上一个皇后,如果第 2 列也放置成功,那么就继续放置第 3 列,如果此时第3列没有一行可以放置一个皇后,说明目前为止的尝试是无效的(即不可能得到最终解),那么此时就应该回溯到上一步(即第 2 步),将上一步(第 2 步)所放置的皇后的位置再重新取走放在另一个符合要求的地方…如此尝试性地遍历加上回溯,就可以慢慢地逼近最终解了。
2、需要解决的问题:如何表示一个N * N 方格棋盘能够更有效?怎样测试当前所走的试探路径是否符合要求?这两个问题都需要考虑到使用怎样的数据结构,使用恰当的数据结构有利于简化编程求解问题的难度。
3、我们使用以下的数据结构:int column[col] = row 表示第 col 列的第 row 行放置一个皇后boolean rowExi sts[i] = true 表示第 i 行有皇后boolean a[i] = true 表示右高左低的第 i 条斜线有皇后(按→↓顺序从1~ 2*N -1 依次编号)boolean b[i] = true 表示左高右低的第 i 条斜线有皇后(按→↑顺序从1~ 2*N -1 依次编号)五、算法实现对应这个数据结构的算法实现如下:1.**2. * 回溯法求解N 皇后问题3. * @author haollo yin4. */5.public classN_Quee ns {6.7.// 皇后的个数8. privat e int queens Num = 4;9.10.// column[i] = j表示第 i 列的第 j 行放置一个皇后11. privat e int[] queens = new int[queens Num + 1];12.13.// rowExi sts[i] = true 表示第 i 行有皇后14. privat e boolea n[] rowExi sts = new boolea n[queensNum + 1];15.16.// a[i] = true 表示右高左低的第 i 条斜线有皇后17. privat e boolea n[] a = new boolea n[queens Num * 2];18.19.// b[i] = true 表示左高右低的第 i 条斜线有皇后20. privat e boolea n[] b = new boolea n[queens Num * 2];21.22.// 初始化变量23. privat e void init() {24. for (int i = 0; i < queens Num + 1; i++) {25. rowExi sts[i] = false;26. }27.28. for(int i = 0; i < queens Num * 2; i++) {29. a[i] = b[i] = false;30. }31. }32.33.// 判断该位置是否已经存在一个皇后,存在则返回true34. privat e boolea n isExis ts(int row, int col) {35. return (rowExi sts[row] || a[row + col - 1]|| b[queens Num + col - row]);36. }37.38.// 主方法:测试放置皇后39. public void testin g(int column) {40.41.// 遍历每一行42. for (int row = 1; row < queens Num + 1; row++) {43.// 如果第 row 行第 column列可以放置皇后44. if (!isExis ts(row, column)) {45.// 设置第 row 行第 column列有皇后46. queens[column] = row;47.// 设置以第 row 行第 column列为交叉点的斜线不可放置皇后48. rowExi sts[row] = a[row + column - 1] = b[queens Num + column - row] = true;49.50.// 全部尝试过,打印51. if(column == queens Num) {52. for(int col = 1; col <= queens Num; col++) {53. System.out.print("("+col +"," + queens[col] + ") ");54. }55. System.out.printl n();56. }else {57.// 放置下一列的皇后58. testin g(column + 1);59. }60.// 撤销上一步所放置的皇后,即回溯61. rowExi sts[row] = a[row + column - 1] = b[queens Num + column - row] = false;62. }63. }64. }65.66.//测试67. public static void main(String[] args) {68. N_Quee ns queen= new N_Quee ns();69. queen.init();70.// 从第 1 列开始求解71. queen.testin g(1);72. }73.}六、运行结果当N = 8 时,求解结果如下(注:横坐标为列数,纵坐标为行数):(1,1) (2,5) (3,8) (4,6) (5,3) (6,7) (7,2) (8,4)1.(1,1) (2,6) (3,8) (4,3) (5,7) (6,4) (7,2) (8,5)2.(1,1) (2,7) (3,4) (4,6) (5,8) (6,2) (7,5) (8,3)3.... ...4.... ...5.(1,8) (2,2) (3,4) (4,1) (5,7) (6,5) (7,3) (8,6)6.(1,8) (2,2) (3,5) (4,3) (5,1) (6,7) (7,4) (8,6)7.(1,8) (2,3) (3,1) (4,6) (5,2) (6,5) (7,7) (8,4)8.(1,8) (2,4) (3,1) (4,3) (5,6) (6,2) (7,7) (8,5)当N = 4 时,求解结果如下:1.(1,2) (2,4) (3,1) (4,3)2.(1,3) (2,1) (3,4) (4,2)七、实验小结:1、根据问题选择恰当的数据结构非常重要,就像上面 a 、b 标志数组来表示每一条斜线的编号顺序以及方向都相当重要。
n皇后问题算法实验报告
算法分析与设计实验报告实验内容:N皇后问题实验时间:2013.12.3姓名:***班级:计科1101学号:**********一、实验内容及要求在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。
二、实验目的1.巩固和加深对回溯法的理解2.了解递归和迭代法在回溯法中的应用三、算法分析1.理解皇后不被攻击的条件:n后问题等价于在n*n格的棋盘上放置n个皇后,任何两个皇后不能放在同一行或同一列或同一斜线上。
2.算法模块简要分析用数组存储皇后的位置,将i设置为0.Int place(*x,n) :数组x[] 用来表示列数,n为皇后个数,用来判断皇后是否被攻击,判断的条件是(x[i]-x[n]==i-n||x[i]-x[n]==n-i||x[i]==x[n])即用来判断“同一行或同一列或同一斜线上”。
Int print(*x,n):打印皇后解的空间。
Int iniprint(*x,n):初始化打印函数,相当于对棋盘初始化。
将可以放皇后的位置记为“1”,不放皇后的位置记为“0”。
Int Nqueen(int n):n皇后问题求解,如果满足一组可行解,sum++。
Int i=0,如果x[i]>=n的时候即进行下一行,i++;当i=n时,sum++;输出该组可行解的个数和位置的矩阵。
并且i--,回溯到上一层继续搜索可行解。
四、运行结果及分析1、三皇后没有可行解2、2.4个皇后有2个可行解3.5皇后有10个可行解五、源代码#include<stdio.h>static int n, sum=0;//可行解个数static int locate[20];int place(int k){//判断是否在一条线上并返回0,1for(int i=1;i<k;i++){if(locate[i] == locate[k] || (i+locate[i])==(locate[k]+k)||(locate[i]-i)==(locate[k]-k))return 0;}return 1;}void Back(int m){if(m>n){sum++;for(int i=1;i<=n;i++){for(int a=1;a<=n;a++){if(a<locate[i]||a>locate[i])printf(" * ");elseprintf(" \2 "); //如果已经安排完毕则输出棋盘和记录}printf("\n");}printf("第%d种解法如上图所示: ",sum);for(int i=1;i<=n;i++)printf("%d ",locate[i]);printf("\n\n\n");}else{//如果没有安排完则递归继续下一个安排,无解则返回上一个for(int i=1;i<=n;i++){locate[m]=i;if(place(m))Back(m+1);}}}int main(){printf("请输入皇后数量:");scanf("%d",&n);printf("\n(\2表示皇后,*表示棋盘)\n\n\n");Back(1);printf("%d个皇后共有以上%d种解法\n\n\n",n,sum);}六、实验心得回溯法有“通用解题法”之称,用它可以搜索问题的所有解。
基本算法4-回溯法-N皇后问题
1
x1=1 2
x2= 2 3 kill
1
1 2
回溯到结点2生成结点8, 路径变为(1, 3), 则结点8成为E-结点, 它生成结点9和结点11都会被杀死(即它的儿子表示不可能导 x1=1 致答案的棋盘格局), 所以结点8也被杀死, 应回溯.
1
1
1
2
2
3
x2= 2 x2= 3 3 kill 8 x3=2 9 kill x3=4 11 kill
借书问题 [问题描述]
学校放暑假时,信息学辅导教师有n本书要分给参加培训的n个学生。如:A, B,C,D,E共5本书要分给参加培训的张、刘、王、李、孙5位学生,每人只能选 1本。教师事先让每个人将自己喜爱的书填写在如下的表中,然后根据他们填写的 表来分配书本,希望设计一个程序帮助教师求出可能的分配方案,使每个学生都满 意。 A 张 王 刘 孙 李 Y Y Y Y Y Y Y B C Y D Y E
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•搜索解空间,剪枝:
– (1) 从空棋盘起,逐行放置棋子。
– (2) 每在一个布局中放下一个棋子,即推演到一 个新的布局。 – (3) 如果当前行上没有可合法放置棋子的位置, 则回溯到上一行,重新布放上一行的棋子。
61 2
64
3
16
3
20
4
22
1
25
n皇后问题 (回溯法) 原创
for (int i=1;i<=n;i++) {//搜索子结点
x[t]=i;//进入第i个子结点
பைடு நூலகம்if (Place(t)) Backtrack(t+1);}}
int nQueen(int n){Queen X;
//初始化X
X.n=n;
X.sum=0;
int *p=new int [n+1];
};
bool Queen:
:Place(int k){for (int j=1;j<k;j++)
if ((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k])) return false;return true;}void Queen:
:Backtrack(int t){if (t>n) sum++;//达到叶结点
for(int i=0;i<=n;i++)
p[i]=0;
X.x=p;
X.Backtrack
(1);//对整个解空间回溯搜索
delete []p;
return X.sum;}运行结果:
•隐约束:
1)不同列:
xixj
2)不处于同一正、反对角线:
|i-j||xi-xj|
代码实现:
class Queen{friend int nQueen(int)
private:
bool Place(int k);
void Backtrack(int t);
int n,//皇后个数
*n;//当前解
long sum;//当前已找到的可行方案数
n
n皇后 实验报告
n皇后问题实验报告1. 引言n皇后问题是一个经典的组合优化问题,旨在找到如何在一个n × n的棋盘上放置n个皇后,使得任意两个皇后不在同一行、同一列或同一对角线上。
这个问题可以通过回溯算法来解决。
在本实验报告中,我们将详细介绍n皇后问题,并提供一个实现回溯算法解决该问题的步骤。
2. 算法步骤以下是解决n皇后问题的步骤:2.1 初始化首先,我们需要定义一个n × n的棋盘,并初始化所有位置为空。
2.2 递归回溯接下来,我们使用递归回溯来找到合适的解决方案。
我们从第一行开始,逐个尝试在每个位置放置一个皇后。
2.2.1 判断位置是否合法在放置皇后之前,我们需要判断当前位置是否符合规则。
判断的条件包括当前位置所在的行、列以及对角线上是否已经存在其他皇后。
如果存在冲突,则需要尝试下一个位置。
2.2.2 放置皇后如果当前位置合法,我们将在该位置放置一个皇后,并继续递归地尝试下一行。
2.2.3 回溯如果放置皇后后无法找到合适的解决方案,我们需要回溯到上一行,将上一行的皇后位置向后移动一位,并尝试下一个位置。
2.3 输出解决方案当找到一个合适的解决方案时,我们输出棋盘的状态,显示每个位置是否有皇后。
2.4 继续寻找其他解决方案如果还存在其他解决方案,我们将继续递归回溯,直到找到所有的解决方案。
3. 实验结果经过实验,我们使用回溯算法成功解决了n皇后问题。
对于不同的n值,我们找到了所有的解决方案并进行了输出。
以下是几个n皇后问题的解决方案示例:3.1 n = 4- Q - -- - - QQ - - -- - Q -3.2 n = 8Q - - - - - - -- - - - Q - - -- - - - - - - Q- - - - - Q - -- - Q - - - - -- - - - - - Q -- Q - - - - - -- - - Q - - - -4. 总结通过本实验,我们了解了n皇后问题,并学习了回溯算法的应用。
用回溯法求解n皇后问题
c程序实现
分析问题
//求解的递归函数 void Queen(int i,int n) { if(i>n) Output(); else { for(int j=1;j<=n;++j) // j代表列值 { int k=1; x[i]=j;//重新换一个列值,这里就是体现回溯的地方 while(k<i) { if((x[k]-x[i])*(abs(x[k]-x[i])-abs(k-i))!=0)
分析问题
问题分析
如何保证任何两个皇后不再一 条斜线上?设两个皇后q1和q2放 在(i,j)和(k,l)位置上,如 果q1和q2在斜率为-1的对角线上, 那么i - j = k - l成立,如果在斜率 为1的对角线上,那么 i + j = k + l成立,由此可知只要 | i - k | ≠ | j - l |成立,q1和q2就不 再同一条斜线上。 |i-k|≠|j-l|
分析问题
2.确定解空间 用完全n叉树表示解空间,现在以n=4为例:
分析问题
问题分析
1
1
2 1 34
3 1 24
4 123
2 34
× ×× ×34 24 23 ×14 13 × 34 ×
√
24 14 12 23 13 12
√
4 3 4 2 3 2 4 3 4 1 3 1 4 2 41 21 3 2 31 2 1
回溯法的基本思想
回溯法的基本思想是在问题的解空间树上按 深度优先搜索策略,从根节点出发搜索整个解 空间。搜索过程中,每到达一个结点时,则判 断该结点为根的子树是否含有问题的解,如果 可以确定该子树中不含有问题的解,则放弃对 该子树的搜索,逐层向其祖先节点回溯。否则, 进入该子树。
n后问题 回溯法
实验四 n后问题一.实验目的1. 了解皇后相互攻击的条件:如果任意两个皇后在同一行,同一列或同一对角线,则她们相互攻击。
2. 运用迭代的方法实现n皇后问题,求解得到皇后不相互攻击的一个解二.实验内容基本思路:用n元组x[1:n]表示n后问题的解,其中x[i]表示第i个皇后放在棋盘的第i 行的第x[i]列。
抽象约束条件得到能放置一个皇后的约束条件:(1)x[i]!=x[k];(2)abs(x[i]-x[k])!=abs(i-k)。
应用回溯法,当可以放置皇后时就继续到下一行,不行的话就返回到第一行,重新检验要放的列数,如此反复,直到将所有解解出。
在回溯法中,递归函数Backtrack(1)实现对整个解空间的回溯搜索。
Backtrack(i)搜索解空间的第i层子树。
类Queen 的数据成员记录解空间的节点信息,以减少传给Backtrack函数的参数。
sum记录当前已找到的可行方案数。
运用回溯法解题通常包含以下三个步骤:(1)针对所给问题,定义问题的解空间;(2)确定易于搜索的解空间结构;(3)以深度优先的方式搜索解空间,并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。
三.实验结果四.源代码:#include<iostream>#include<stdlib.h>using namespace std;class Queen{friend int nQueen(int);private:bool Place(int k);void Backtract(int t);int n,*x;long sum; //可行方案数};bool Queen::Place(int k){for(int j=1;j<k;j++)if((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k])) return false;return true;}void Queen::Backtract(int t){if (t>n){sum++;cout<<"第"<<sum<<"种方法:";for(int i=1;i<=n;i++)cout<<x[i]<<" ";cout<<endl;}else{for(int i=1;i<=n;i++){x[t]=i;if(Place(t)) Backtract(t+1);}}}int nQueen(int n){Queen X;X.n=n;X.sum=0;int *p=new int[n+1];for(int i=0;i<=n;i++)p[i]=0;X.x=p;X.Backtract(1);delete []p;return X.sum;}void main(){int n,m;cout<<"请输入皇后个数:";cin>>n;m=nQueen(n);cout<<endl;cout<<"有"<<m<<"种可行方法"<<endl;system("pause");}。
n皇后问题—回溯法
n皇后问题—回溯法⼀、问题简介描述在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。
设计⼀个解n 后问题的队列式分⽀限界法,计算在n× n个⽅格上放置彼此不受攻击的n个皇后的⼀个放置⽅案。
Input输⼊数据只占⼀⾏,有1 个正整数n,n≤20。
Output将计算出的彼此不受攻击的n个皇后的⼀个放置⽅案输出。
第1⾏是n个皇后的放置⽅案。
Sample Input5Sample Output1 3 52 4⼆、问题分析回溯法解的⽣成回溯法对任⼀解的⽣成,⼀般都采⽤逐步扩⼤解的⽅式。
每前进⼀步,都试图在当前部分解的基础上扩⼤该部分解。
它在问题的状态空间树中,从开始结点(根结点)出发,以深度优先搜索整个状态空间。
这个开始结点成为活结点,同时也成为当前的扩展结点。
在当前扩展结点处,搜索向纵深⽅向移⾄⼀个新结点。
这个新结点成为新的活结点,并成为当前扩展结点。
如果在当前扩展结点处不能再向纵深⽅向移动,则当前扩展结点就成为死结点。
此时,应往回移动(回溯)⾄最近的活结点处,并使这个活结点成为当前扩展结点。
回溯法以这种⼯作⽅式递归地在状态空间中搜索,直到找到所要求的解或解空间中已⽆活结点时为⽌。
回溯法与穷举法回溯法与穷举法有某些联系,它们都是基于试探的。
穷举法要将⼀个解的各个部分全部⽣成后,才检查是否满⾜条件,若不满⾜,则直接放弃该完整解,然后再尝试另⼀个可能的完整解,它并没有沿着⼀个可能的完整解的各个部分逐步回退⽣成解的过程。
⽽对于回溯法,⼀个解的各个部分是逐步⽣成的,当发现当前⽣成的某部分不满⾜约束条件时,就放弃该步所做的⼯作,退到上⼀步进⾏新的尝试,⽽不是放弃整个解重来。
解题思路⽤ d[i]=k 表⽰第 i 个皇后放在第 k 个位置上,然后从第1个皇后,第1个位置开始,每次放置前先调⽤ check() 函数判断与其他皇后是否冲突如果不冲突则放置如果冲突则移⾄下⼀个位置,如果位置到了最后⼀个,则不放,且将上⼀次放置的皇后移⾄下⼀个位置,递归调⽤。
回溯法之N皇后问题
回溯法之N皇后问题回溯法之N皇后问题1. 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,皇后可以攻击与之在同⼀⾏或同⼀列或同⼀斜线上的旗⼦。
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。
2. 问题分析(以n=4皇后问题为例)有俩种解法,第⼀种采⽤解空间为N(4)叉树的解法、第⼆种是采⽤解空间为排列数的解法。
2.1. N(4)叉树的解法每个皇后在⼀⾏上有四个可选位置。
即每个⾮叶结点有4个⼦节点,4叉树如下:解向量:(x1,x2,x3,......,x n)显约束:任意俩皇后不同⾏。
隐约束:(1) 不同列:x i ≠ x j (2) 不处于同⼀正反对⾓线:|i - j| ≠ |x i - x j|核⼼代码:// 剪枝函数,排除同列和同⼀对⾓线的分⽀int place1(int k) {for (int j = 1; j < k; j++)if (abs(k - j) == abs(x[j] - x[k]) || x[j] == x[k])return 0;return 1;}// t > n代表当前解已经求出,将总数+1// 利⽤循环遍历节点的n叉,同时判断分叉是否符合条件// 符合条件的分叉继续遍历下去void BackTrack1(int t) {if (t > n)sum++;elsefor (int i = 1; i <= n; i++) {x[t] = i;if (place1(t))BackTrack1(t + 1);}}2.2 排列数的解法解向量:(x1,x2,x3,......,x n)显约束:任意俩皇后不同⾏、不同列。
x1,x2,x3,......,x n是1,2,3.......n排列隐约束:不处于同⼀正反对⾓线:|i - j| ≠ |x i - x j|核⼼代码:// 交换俩⾏皇后的位置// 实现切换排列数的分⽀作⽤void swap(int i, int j) {int tmp = x[i];x[i] = x[j];x[j] = tmp;}// 剪枝函数,排除在同⼀对⾓线上的情况int place2(int k) {for (int j = 1; j < k; j++)if (abs(k - j) == abs(x[j] - x[k]))return 0;return 1;}// t > n时表⽰当前排列符合条件,总数 + 1// 利⽤for循环,和swap函数,将节点对应的所有排列遍历⼀次// 同时采⽤剪枝函数,减去错误的分⽀// 对正确的分⽀继续求解下去// 最后递归求解结束后,再次调⽤swap函数将状态返回到原本的节点状态void BackTrack2(int t) {if (t > n) sum++;elsefor (int i = t; i <= n; i++) {swap(t, i);if (place2(t))BackTrack2(t + 1);swap(t ,i);}}3. 完整代码/*** 回溯法求解n皇后问题* 使⽤x解向量,x1,x2,x3分别表⽰在1,2,3⾏上皇后的列号**/#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX 4/*** n 皇后个数* x 当前解* sum**/int n = MAX;int x[MAX + 1];long sum = 0;// 剪枝函数,排除同列和同⼀对⾓线的分⽀int place1(int k) {for (int j = 1; j < k; j++)if (abs(k - j) == abs(x[j] - x[k]) || x[j] == x[k])return 0;return 1;}// t > n代表当前解已经求出,将总数+1// 利⽤循环遍历节点的n叉,同时判断分叉是否符合条件// 符合条件的分叉继续遍历下去void BackTrack1(int t) {if (t > n)sum++;elsefor (int i = 1; i <= n; i++) {x[t] = i;if (place1(t))BackTrack1(t + 1);}}// 交换俩⾏皇后的位置// 实现切换排列数的分⽀作⽤void swap(int i, int j) {int tmp = x[i];x[i] = x[j];x[j] = tmp;}// 剪枝函数,排除在同⼀对⾓线上的情况int place2(int k) {for (int j = 1; j < k; j++)if (abs(k - j) == abs(x[j] - x[k]))return 0;return 1;}// t > n时表⽰当前排列符合条件,总数 + 1// 利⽤for循环,和swap函数,将节点对应的所有排列遍历⼀次// 同时采⽤剪枝函数,减去错误的分⽀// 对正确的分⽀继续求解下去// 最后递归求解结束后,再次调⽤swap函数将状态返回到原本的节点状态void BackTrack2(int t) {if (t > n) sum++;elsefor (int i = t; i <= n; i++) {swap(t, i);if (place2(t))BackTrack2(t + 1);swap(t ,i);}}void main() {for (int i = 0; i <= n; i++)x[i] = i;BackTrack1(1);printf("%d\n", sum);for (int i = 0; i <= n; i++)x[i] = i;sum = 0;BackTrack2(1);printf("%d\n", sum);system("pause");}。
回溯法解决n皇后问题
n 皇 后 问 题N 皇后问题,是一个古老而着名的问题,是回溯算法的典型例题:在N*N 格的格子上摆放N 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? 1、定义问题的解空间首先以八皇后为例,可以用一棵树表示8皇后问题的解空间。
由于8皇后问题的解空间为8!种排列,因此我们将要构造的这棵树实际上是一棵排列树。
2、确定解空间树的结构给棋盘上的行和列从1到8编号,同时也给皇后从1到8编号。
由于每一个皇后应放在不同的行上,不失一般性,假设皇后i 放在第i 行上,因此8皇后问题可以表示成8元组(x 1, x 2, …, x 8), 其中xi (i =1, 2, …, 8)表示皇后i 所放置的列号。
这种表示法的显式约束条件是S i ={1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8},i =1, 2, …, 8。
在这种情况下, 解空间为88个8元组组成,而隐式约束条件是没有两个xi 相同(即所有皇后必须在不同列上),且满足不存在两个皇后在同一条对角线上。
加上隐式约束条件,问题的解空间可进一步减小。
此时,解空间大小为8!,因为所有解都是8元组的一个置换。
图5-7表示了8皇后问题的一个解。
图5-7 8皇后问题的一个解为了简单起见,图5-8只给出了n =4时问题的一种可能树结构。
QQQQQQQQ8765432112345678图5-8 4皇后问题解空间的树结构在实际中,并不需要生成问题的整个状态空间。
通过使用限界函数来删除那些还没有生成其所有子结点的活结点。
如果用(x1,x2,…,x i)表示到当前E结点的路径,那么xi+1就是这样的一些结点,它使得(x1,x2,…,x i,x i+1)没有两个皇后处于相互攻击的棋盘格局。
在4皇后问题中,惟一开始结点为根结点1,路径为( )。
开始结点既是一个活结点,又是一个E结点,它按照深度优先的方式生成一个新结点2,此时路径为(1),这个新结点2变成一个活结点和新的E结点,原来的E结点1仍然是一个活结点。
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算法分析与设计实验报告第六次实验测试结果较小皇后个数结果:递归法较大的皇后个数:迭代法较大的皇后个数:输入较大的皇后个数15:输入皇后个数是16时:附录:完整代码(回溯法)//回溯算法 递归回溯 n 皇后问题#include <iostream>#include <time.h>#include <iomanip>#include "math.h"using namespace std;class Queen当输入的皇后个数是20时:运行了一个上午都没有出结果,所以果断放弃了。
实验分析在上述的实验结果中: (1) 我们可以观察到输出皇后排序结果与不输出结果,只输出解的个数是有差距的。
(2) 而且通过对比递归与迭代两种不同的实现方法,发现情况是基本相同的,时间上并没有什么太大的差距,但是相对的迭代会稍微快一点点。
(3) 然后对比输入较大的皇后个数之后,仅仅一个皇后之差就会使得时间上相差很大,如15个皇后的时候所用的时间是280.102,而当皇后个数是16时,所用的时间是2153.463,从而我们可以看出n 皇后问题的时间复杂度是指数级的,从而n 皇后问题确实是NP 问题。
实验心得Dijkstra 算法在之前的数据结构中就学过,在当时只是学过这种思想,并没有去深思这种思想其背后到底是一种怎样的思想在里面。
后来经过本门课的学习,对于贪心算法有了更深刻的了解,也知道了如何利用贪心算法去解决问题。
最开心的是经过一定时间的练习,我的编程能力有了一定的提高,之前看见就很头疼的问题,现在也能静下心来去思考,而且实现Dijkstra 算法也可以通过一定程度的思考也能写出来了,感觉还是很开心的。
Dijkstra 算法求单源最短路径在很多地方都有应用,经过一次又一次的练习,终于能好好的掌握这一算法了,还是希望不要那么快忘记啊。
实验得分 助教签名{friend int nQueen(int); //定义友元函数,可以访问私有数据private:bool Place(int k); //判断该位置是否可用的函数void Backtrack(int t); //定义回溯函数int n; //皇后个数int *x; //当前解long sum; //当前已找到的可行方案数};int main(){int m,n;for(int i=1;i<=1;i++){cout<<"请输入皇后的个数:"; //输入皇后个数cin>>n;cout<<"皇后问题的解为:"<<endl;clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法start=clock();end=clock();over=end-start;start=clock();m=nQueen(n); //调用求解的函数cout<<n<<"皇后问题共有";cout<<m<<"个不同的解!"<<endl; //输出结果end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间cout<<endl;}system("pause");return 0;}bool Queen::Place(int k)//传入行号{for(int j=1;j<k;j++){if((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k]))//如果两个在同一斜线或者在同一列上,说明冲突,该位置不可用{return false;}}return true;}void Queen::Backtrack(int t){if(t>n){sum++;/*for(int i=1;i<=n;i++) //输出皇后排列的解{cout<<x[i]<<" ";}cout<<endl;*/}else{//回溯探索第i行的每一列是否有元素满足要求for(int i=1;i<=n;i++){x[t]=i;if(Place(t)){Backtrack(t+1);}}}}int nQueen(int n){Queen X; //定义Queen类的对象X//初始化XX.n=n;X.sum=0;int *p=new int[n+1]; //动态分配for(int i=0;i<=n;i++) //初始化数组{p[i]=0;}X.x=p;X.Backtrack(1);delete[] p;return X.sum;//输出解的个数}完整代码(回溯法)//回溯算法迭代回溯 n皇后问题#include<iostream>#include<time.h>#include<iomanip>#include"math.h"using namespace std;class Queen{friend int nQueen(int); //定义友元函数private:bool Place(int k); //定义位置是否可用的判断函数void Backtrack(void); //定义回溯函数int n; // 皇后个数int *x; // 当前解long sum; // 当前已找到的可行方案数};int main(){int n,m;for(int i=1;i<=1;i++){cout<<"请输入皇后的个数:";cin>>n;cout<<n<<"皇后问题的解为:"<<endl;clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法start=clock();end=clock();over=end-start;start=clock();m=nQueen(n); //调用求解皇后问题的函数cout<<n<<"皇后问题共有";cout<<m<<"个不同的解!"<<endl;end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK);//显示运行时间cout<<endl;}system("pause");return 0;}bool Queen::Place(int k){for (int j=1;j<k;j++){if((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k])) //如果两个皇后在同一斜线或者在同一列上,说明冲突,该位置不可用{return false;}}return true;}void Queen::Backtrack() //迭代法实现回溯函数{x[1] = 0;int k = 1;while(k>0){x[k] += 1; //先将皇后放在第一列的位置上while((x[k]<=n)&&!(Place(k))) //寻找能够放置皇后的位置{x[k] += 1;}if(x[k]<=n) //找到位置{if(k == n) //如果寻找结束输出结果{/*for (int i=1;i<=n;i++){cout<<x[i]<<" ";}cout<<endl; */sum++;}else//没有结束则找下一行{k++;x[k]=0;}}else//没有找到合适的位置则回溯 { k--; }}}int nQueen(int n){Queen X; //定义Queen类的对象X //初始化XX.n=n;X.sum=0;int *p=new int[n+1];for(int i=0;i<=n;i++){p[i]=0;}X.x=p;X.Backtrack();delete []p;return X.sum; //返回不同解的个数}。