马踏棋盘 (骑士周游)问题

// 代码
// 马踏棋盘.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。
//

#include "pch.h"
#include"stdio.h"
#include"time.h"

#define X 6              //棋盘>=6且为偶数
#define Y 6
int CHESS[X][Y];

int next(int *x, int *y, int count)           //判断x、y的下一个点是否符合要求,若符合则把x、y的值改为下一个点的值
{
	switch (count)
	{
	case(0):
		if (*x - 2 >= 0 && *y - 1 >= 0 && CHESS[*x - 2][*y - 1] == 0)
		{
			*x = *x - 2;
			*y = *y - 1;
			return 1;
		}
		break;
	case(1):
		if (*x - 2 >= 0 && *y + 1 < Y&&CHESS[*x - 2][*y + 1] == 0)
		{
			*x = *x - 2;
			*y = *y + 1;
			return 1;
		}
		break;
	case(2):
		if (*x - 1 >= 0 && *y + 2 < Y&&CHESS[*x - 1][*y + 2] == 0)
		{
			*x = *x - 1;
			*y = *y + 2;
			return 1;
		}
		break;
	case(3):
		if (*x + 1 < X&&*y + 2 < Y&&CHESS[*x + 1][*y + 2] == 0)
		{
			*x = *x + 1;
			*y = *y + 2;
			return 1;
		}
		break;


	case(4):
		if (*x + 2 < X&&*y + 1 < Y&&CHESS[*x + 2][*y + 1] == 0)
		{
			*x = *x + 2;
			*y = *y + 1;
			return 1;
		}
		break;
	case(5):
		if (*x + 2 < X&&*y - 1 >= 0 && CHESS[*x + 2][*y - 1] == 0)
		{
			*x = *x + 2;
			*y = *y - 1;
			return 1;
		}
		break;
	case(6):
		if (*x + 1 < X&&*y - 2 >= 0 && CHESS[*x + 1][*y - 2] == 0)
		{
			*x = *x + 1;
			*y = *y - 2;
			return 1;
		}
		break;
	case(7):
		if (*x - 1 >= 0 && *y - 2 >= 0 && CHESS[*x - 1][*y - 2] == 0)
		{
			*x = *x - 1;
			*y = *y - 2;
			return 1;
		}
		break;
	default:break;

	}
	return 0;
}


void print(int(*p)[Y])              //输出棋盘
{
	int x, y;
	for (x = 0; x < X; x++)
	{
		for (y = 0; y < Y; y++)
			printf("%3d", CHESS[x][y]);
		printf("\n");
	}
}


int find(int a, int b, int count)
{
	int x = a;
	int y = b;
	CHESS[x][y] = count;                  //改变棋盘的值,记录步数
//	printf("%d\n", count);             //调试用
	if (count >= 43)
	{ 
		//print(CHESS);                  //调试用
	}
	if (X*Y  == count)
		return 1;                       //如果走到X*Y步,棋盘遍历完毕,退出
	int i = 0;
	int flag = 0;
	flag = next(&x, &y, i);                //判断下一步是否符合
	while (flag == 0 && i < 7)              //不符合尝试下一个点,上一步i=0,次步从i=1开始
	{
		i++;
		flag = next(&x, &y, i);
	}
	while (flag)                            //找到满足点递归下一步
	{
		if (find(x, y, count + 1))              //如果找到最后一个,返回
		{
			return 1;
			printf("%d\n", count + 1);
		}
		x = a;                             //否则,回溯上一步
		y = b;
		i =i++;                             //和上一个while对应,i++为未试过的情况
		flag = next(&x, &y, i);

		while (flag == 0 && i < 7)
		{
			i++;
			flag = next(&x, &y, i);         //直到找到满足点为止,找到后通过while进入下一次递归
		}

	}
	if (flag == 0)                                //flag==0,无满足点,返回上一步
	{
		CHESS[a][b] = 0;                          //把该点的棋盘重置为0
	}
	return 0;
}



int main()
{
	clock_t t1, t2;
	int a = 7, b = 7;
	t1 = clock();
	if (find(3, 1, 1))     //开始位置(3,1)
	{
		printf("Result:\n");
		print(CHESS);
	}
	else
		printf("Can not find\n");
	t2 = clock();
	printf("Time:\n %ds\n", ((t2 - t1) / CLOCKS_PER_SEC));
	return 1;
}

//在递归使用的过程中,一开始只是按照之前使用过的递归模式进行码码,
//结果多次尝试后未果,查论坛后发现自己的算法有问题。
//要根据实际问题用不同的算法
//到底是对递归和回溯的过程不过熟练,尤其是遍历和回溯的判断和结构
问题描述:将随机放在国际象棋的 8X8 棋盘中的某个方格中 按走棋规则进行移动 要求每个方格上只进入一次 走遍棋盘上全部 64 个方格 编制递归程序 求出的行走路线 并按求出的行走路线 将数字 1 2 … 64 依次填入 8X8 的方阵输出之 测试数据:由读者指定可自行指定一个的初始位置 实现提示:每次在多个可走位置中选择一个进行试探 其余未曾试探过的可走位置必须用适当结构妥善管理 以备试探失败时的“回溯”悔棋使用 并探讨每次选择位置的“最佳策略” 以减少回溯的次数 背景介绍: 国际象棋为许多令人着迷的娱乐提供了固定的框架 而这些框架常独立于游戏本身 其中的许多框架都基于骑士奇异的L型移动规则 一个经典的例子是骑士漫游问题 从十八世纪初开始 这个问题就引起了数学家和解密爱好者的注意 简单地说 这个问题要求从棋盘上任一个方格开始按规则移动骑士 使之成功的游历国际象棋棋盘的64个方格 且每个方格都接触且仅接触一次 可以用一种简便的方法表示问题的一个解 即将数字1 64按骑士到达的顺序依次放入棋盘的方格中 一种非常巧妙的解决骑士漫游地方法由J C Warnsdorff于1823年给出 他给出的规则是:骑士总是移向那些具有最少出口数且尚未到达的方格之一 其中出口数是指通向尚未到达方格的出口数量 在进一步的阅读之前 你可以尝试利用Warnsdorff规则手工构造出该问题的一个解 实习任务: 编写一个程序来获得棋盘骑士漫游问题的一个解 您的程序需要达到下面的要求: 棋盘的规模是8 8; 对于任意给定的初始化位置进行试验 得到漫游问题的解; 对每次实验 按照棋盘矩阵的方式 打印每个格被行径的顺序编号 技术提示: 解决这类问题的关键是考虑数据在计算机中的存储表示 可能最自然的表示方法就是把棋盘存储在一个8 8的二维数组board中 以 x y 为起点时骑士可能进行的八种移动 一般来说 位于 x y 的骑士可能移动到以下方格之一: x 2 y+1 x 1 y+2 x+1 y+2 x+2 y+1 x+2 y 1 x+1 y 2 x 1 y 2 x 2 y 1 但请注意 如果 x y 的位置离某一条边较近 有些可能的移动就会把骑士移到棋盘之外 而这当然是不允许的 骑士的八种可能的移动可以用一个数组MoveOffset方便地表示出来: MoveOffset[0] 2 1 MoveOffset[1] 1 2 MoveOffset[2] 1 2 MoveOffset[3] 2 1 MoveOffset[4] 2 1 MoveOffset[5] 1 2 MoveOffset[6] 1 2 MoveOffset[7] 2 1 于是 位于 x y 的骑士可以移动到 x+MoveOffset[k] x y+MoveOffset[k] y 其中k是0到7之间的某个整数值 并且新方格必须仍位于棋盘上 扩展需求:可以考虑将结果图形化 b 考察所有初始化的情况 测试是否都能够得到解 ">问题描述:将随机放在国际象棋的 8X8 棋盘中的某个方格中 按走棋规则进行移动 要求每个方格上只进入一次 走遍棋盘上全部 64 个方格 编制递归程序 求出的行走路线 并按求出的行走路线 将数字 1 2 … 64 依 [更多]
<think>好的,我现在需要处理用户关于“棋盘问题”的查询。首先,我得确认自己对这个问题的理解是否正确。棋盘,也就是骑士周游问题,对吧?用户可能想知道它的定义、解决方法、算法以及应用等。 首先,我应该回忆这个问题的基本概念。问题是一个骑士棋盘上按照国际象棋的规则移动,要求访问每个格子恰好一次。如果最后回到起点,就是闭合回路,否则是开放路径。用户可能对这两种情况都感兴趣,所以需要都提到。 接下来,用户可能想了解解决方法。这里需要想到回溯算法,因为这是最直接的暴力搜索方法,但效率可能不高。然后,优化方法比如Warnsdorff规则,这个我记得是启发式方法,优先选择下一步可能性少的格子,可以提前减少回溯的次数。可能还有其他的优化策略,比如分治法或者神经网络,但主要的是回溯和启发式。 然后,关于算法步骤,我需要详细说明回溯法的流程:从起点出发,尝试所有可能的移动,标记已访问的位置,遇到死路就回溯。同时,要提到时间复杂度的问题,8x8棋盘的情况下,普通回溯法可能不够高效,所以需要优化。 应用方面,这个问题可以用于测试算法性能,或者在游戏开发中生成特定路径,还有数学上的组合数学研究。这些点应该都涵盖到。 另外,用户可能对变种问题感兴趣,比如不同的棋盘大小,三维扩展,或者是否存在闭合回路等。这些可以作为扩展内容补充,增加回答的全面性。 需要确保回答结构清晰,分点说明,符合用户要求的“结构清晰,逐步解决问题”。同时,注意使用中文,并且数学表达式要用正确的LaTeX格式,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。比如提到时间复杂度时,可能需要用$O(k^n)$这样的表达,但用户的问题中没有具体的数学公式,所以可能不需要太多公式,但如果有提到算法步骤中的选择策略,比如Warnsdorff规则中的“选择出口数最少的下一个位置”,可能需要用例子说明,这时候要用正确的格式。 需要检查是否有遗漏的关键点,比如问题的时间复杂度、实际应用中的限制,或者经典解决方案的历史背景。例如,Warnsdorff规则是1823年提出的,这一点可能对用户有用,可以增加回答的权威性。 最后,确保语言通顺,逻辑连贯,不使用专业术语过多,让不同层次的用户都能理解。可能用户是学生或者编程爱好者,需要平衡技术细节和易懂性。</think>### 棋盘问题骑士周游问题) #### 1. **问题定义** 棋盘问题(**Knight's Tour Problem**)要求在国际象棋棋盘上,骑士从任意起点出发,按照国际象棋规则(走“日”字,即横向1格+纵向2格,或横向2格+纵向1格),**不重复地遍历所有格子**。若最终回到起点,则称为**闭合回路(Closed Tour)**;否则为**开放路径(Open Tour)**。 --- #### 2. **解决方法** ##### (1) **回溯算法(Brute-Force Backtracking)** - **核心思想**:暴力穷举所有可能的路径,遇到死路时回溯到上一步。 - **步骤**: 1. 从起点出发,标记当前位置为已访问。 2. 尝试所有8种可能的移动方向。 3. 若某个方向可达且未被访问,递归进入下一步。 4. 若所有方向均不可行,回溯并重置当前状态。 - **缺点**:时间复杂度为$O(8^{n^2})$($n$为棋盘边长),效率极低,仅适用于小棋盘(如5×5)。 ##### (2) **启发式优化(Warnsdorff规则)** - **核心思想**:优先选择“出口数最少”的下一步(即下一步可移动的未访问格子最少),减少回溯概率。 - **步骤**: 1. 对当前所有可行移动方向,计算每个方向的下一步出口数。 2. 选择出口数最少的方向前进。 - **优点**:时间复杂度接近$O(n^2)$,可快速求解较大棋盘(如8×8)。 --- #### 3. **算法实现关键点** - **棋盘表示**:用二维数组记录访问状态。 - **移动方向**:定义8种可能的移动偏移量,例如: $$(\pm1, \pm2), (\pm2, \pm1)$$ - **终止条件**:已访问格子数等于棋盘总格数(成功)或无法移动(失败)。 --- #### 4. **应用与扩展** - **算法测试**:用于评估回溯、贪心等算法的优化效果。 - **数学研究**:与哈密顿路径问题相关,属于NP困难问题。 - **变种问题**: - **三维棋盘**:在立体棋盘上寻找路径。 - **闭合回路存在性**:某些棋盘(如6×6)无闭合解,需特殊构造。 --- #### 5. **示例代码框架(伪代码)** ```python def knights_tour(x, y, move_count): if 所有格子已访问: return True for 所有8个方向: next_x, next_y = 计算新坐标 if 新坐标合法且未访问: 标记为已访问 if knights_tour(next_x, next_y, move_count + 1): return True 取消标记 return False ``` --- #### 6. **实际限制** - **棋盘大小**:超过8×8时,普通回溯法难以在合理时间内求解。 - **闭合回路构造**:需特定算法(如分治法)或手工设计。 --- #### 7. **扩展阅读** - **历史背景**:Warnsdorff规则(1823年提出)是最早的启发式解法。 - **数学证明**:所有$n \geq 5$的棋盘均存在开放路径(Schwenk定理)。
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