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问题描述:
要在8*8的国际象棋棋盘中放8个皇后,使任意两个皇后都不能互相吃掉。规则是皇后能吃掉同一行、同一列、同一对角线的棋子。如下图即是两种方案:
、
解决方案:
8*8的棋盘要摆放8个皇后,且不能同行同列同对角线,那么每行必定会有一个皇后。我们可以设一个数组a用来存放每一行皇后的位置,元素值表示第几列(如a[1]=5表示第一行的皇后处于第五个格)。然后只需要求出数组a的值 问题就解决了,下面介绍三种回溯解法:
1、八个for循环。用枚举的办法,八个for循环分别枚举每一行的8个位置,但是我们不用全部枚举完,可以采用“剪枝策略”,即遇到不适合的情况就回溯。例如当a[1]=4,第二行a[2]=4与a[1]同列,不符合题意。接下来的六个循环就不用穷举下去了,直接"continue;"去检验a[2]=5.....具体代码如下:
代码注释:
某一行的皇后a[n]不能和之前的皇后a[i]位置有冲突,约束条件为:
a、不在同一列:a[n] != a[i]
b、不在同一行:因为现在是每一行求一个皇后的位置,所以同一行不会有冲突,不需要考虑。
c、不在同一对左角线:a[n]-a[i] != n-i
d、不在同一右对角线:a[n]-a[i] != -(n-i)
条件c和d可以合成:abs(a[n]-a[i]) != abs(n-i)
总结:其实这里用到的就是深度优先搜索的思想,从第一行的皇后一直深入去找第二行、第三行...皇后的位置。其中加上了约束条件Check函数进行“剪枝”。这就是回溯算法的思想:深度优先搜索,遇到不满足的情况就进行回溯。
2、方法一的优化。上述代码易读、易懂,但是用八个for循环不免显得很累赘,而且如果要求在100*100的棋盘上放100个皇后这种“N皇后问题“呢?难道用100个for循环吗?我们来把代码优化一下,用到的思想还是和方法一相同:深度优先搜索、回溯。具体代码如下:
代码注释:上面用到的Check函数和方法一的Check函数相同。
总结:虽然上面代码中只用到两层循环,但是思想、思路和方法一都是一样的,时间复杂度也是和方法一的时间复杂度相同。当n大于10之后运算就已经比较困难了。
3、递归实现。上面两种方法都是用到了深度优先搜索,而一般而言,深度优先搜索都是可以用递归来实现的。下面我们用递归的方式解决八皇后问题。具体代码如下:
代码注释:
a、此处递归的思路很简单,每一层递归表示一行皇后,j表示列,即a[i]=j表示第i行的皇后位置在第j列。
b、以上用到的Check函数与方法一的Check函数相同。
我不清楚是什么原因,递归的速度竟然明显比前面的两种方法快??
转自:http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/41419695
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原文地址:http://www.cnblogs.com/myPersonalTailor/p/4838853.html