百练OJ-2815 城堡问题【DFS】

该博客介绍了如何通过深度优先搜索(DFS)算法解决一个关于城堡地形图的问题,计算城堡的房间数量及最大的房间大小。文章首先展示了题目要求,接着阐述了利用位运算简化方向判断的思想,并提供了DFS的解决方案。最后给出了实现代码。

题面:

1 2 3 4 5 6 7
#############################
1 # | # | # | | #
#####—#####—#—#####—#
2 # # | # # # # #
#—#####—#####—#####—#
3 # | | # # # # #
#—#########—#####—#—#
4 # # | | | | # #
#############################
(图 1)

# = Wall
| = No wall
- = No wall

图1是一个城堡的地形图。请你编写一个程序,计算城堡一共有多少房间,最大的房间有多大。城堡被分割成mn(m≤50,n≤50)个方块,每个方块可以有0~4面墙。
Input
程序从标准输入设备读入数据。第一行是两个整数,分别是南北向、东西向的方块数。在接下来的输入行里,每个方块用一个数字(0≤p≤50)描述。用一个数字表示方块周围的墙,1表示西墙,2表示北墙,4表示东墙,8表示南墙。每个方块用代表其周围墙的数字之和表示。城堡的内墙被计算两次,方块(1,1)的南墙同时也是方块(2,1)的北墙。输入的数据保证城堡至少有两个房间。
Output
城堡的房间数、城堡中最大房间所包括的方块数。结果显示在标准输出设备上。

大致思路:

用1,2,4,8标记方向乍看之下觉得麻烦,其实很方便。在计算机内部存储下,1为0001,2为0010,4为0100,8为1000。所以利用位运算可以方便的知道方向。
然后用就是标准的DFS,一开始标记所有的点为新点,然后枚举每一个点能走的情况,每走过一个点就将这个点进行标记。然后对变量进行更新就行了。

代码:

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int r,c;
int color[60][60];
int room[60][60];
int MaxArea = 0,RoomNum = 0;
int RoomArea;
void Dfs(int i,int j)
{
    if(color[i][j]!=0)
        return ;
    ++ RoomArea;
    color[i][j] = RoomNum;
    if((room[i][j]&1)==0)
        Dfs(i,j-1);
    if((room[i][j]&2)==0)
        Dfs(i-1,j);
    if((room[i][j]&4)==0)
        Dfs(i,j+1);
    if((room[i][j]&8)==0)
        Dfs(i+1,j);
}
int main()
{
    while(cin>>r>>c)
    {
        for(int i=1;i<=r;++i)
            for(int j=1;j<=c;++j)
                cin>>room[i][j];
        memset(color,0,sizeof(color));
        for(int i=1;i<=r;++i){
            for(int j=1;j<=c;++j){
                if(color[i][j]==0){
                    ++RoomNum;
                    RoomArea=0;
                    Dfs(i,j);
                    MaxArea=max(RoomArea,MaxArea);
                }
            }
        }
        cout<<RoomNum<<endl;
        cout<<MaxArea<<endl;
    }
    return 0;
}
<think>好的,用户想了解N皇后问题的算法和解法,特别是针对OJ题目的解决方案。我需要结合提供的引用内容,整理出一个清晰的回答结构。首先,N皇后问题的基本要求是放置N个皇后在N×N的棋盘上,使得它们互不攻击。这涉及到行、列和对角线的检查。根据引用[1]和[5],回溯法是常用的解法,通过逐行放置皇后并检查冲突,如果遇到无法放置的情况就回溯。接下来,用户提到OJ问题,可能需要考虑输入输出和性能优化。引用[2]和[4]中的OJ题目示例显示,输入可能有多组数据,直到N=0结束,输出对应每种N的解的数量。这时候需要预先计算可能的结果,比如N≤10的情况,可以用回溯法预先计算并存储结果,以应对多组查询,减少重复计算。然后,检查冲突的具体方法。引用[3]中的代码示例展示了如何检查列和对角线冲突。列冲突可以通过记录每列是否有皇后来判断,对角线可以用行的差和列的差的绝对值是否相等来判断。这点需要详细解释,确保用户明白如何实现。 另外,代码结构方面,递归函数是关键。引用[3]中的findQueen函数逐行递归,尝试每一列的位置,并用isAble函数检查是否安全。如果到达最后一行,计数加一。这种结构需要清晰地分步骤说明,比如初始化、递归过程、终止条件等。 可能还需要提到优化方法,比如位运算或者对称性剪枝,但根据引用内容,现有的解法可能没有这些优化,所以可能暂时不深入,但可以提到这些作为扩展。最后,用户可能需要示例代码,特别是C++的实现,如引用[3]中的代码。需要确保代码的语法正确,并解释关键部分,比如column数组的作用,递归调用的逻辑等。 相关问题部分,需要围绕N皇后问题的变种、优化、时间复杂度、不同解法比较等方面提问,帮助用户进一步学习。</think>### N皇后问题算法解析 N皇后问题的核心是在$N×N$棋盘上放置$N$个皇后,使其互不攻击(即不在同一行、列或对角线上)。回溯法是解决该问题的经典方法,其时间复杂度为$O(N!)$[^1][^5]。 #### 算法步骤 1. **逐行放置**:以每一行为基准,从第0行开始尝试放置皇后。 2. **冲突检测**:检查当前列和两条对角线是否已被占用: - **列冲突**:记录已使用的列号。 - **对角线冲突**:若两皇后位置的行差绝对值等于列差绝对值,则在同一对角线上[^3][^5]。 3. **递归回溯**:若当前行放置成功,则递归处理下一行;若失败则回溯到上一行,尝试其他列[^5]。 #### 代码实现(C++) ```cpp #include <iostream> #include <cstdlib> using namespace std; int column[100]; // 记录每行皇后所在的列号 int total = 0; // 记录解的个数 // 检查(row, col)位置是否安全 bool isSafe(int row, int col) { for (int i = 0; i < row; i++) { if (column[i] == col || abs(col - column[i]) == abs(row - i)) { return false; } } return true; } void backtrack(int row, int n) { if (row == n) { // 找到一组解 total++; return; } for (int col = 0; col < n; col++) { // 遍历当前行的所有列 if (isSafe(row, col)) { column[row] = col; // 记录当前列 backtrack(row + 1, n); // 处理下一行 } } } int main() { int n; while (cin >> n && n != 0) { total = 0; backtrack(0, n); cout << total << endl; } return 0; } ``` #### 性能优化与OJ技巧 1. **预处理结果**:对于$N≤10$的情况,预先计算所有结果并存储,以应对多组输入[^2]。 2. **位运算优化**:使用位掩码记录列和对角线状态,将时间复杂度优化至$O(2^N)$(适用于$N>15$的场景)。 3. **对称性剪枝**:利用棋盘对称性减少搜索空间(如只计算一半情况后加倍结果)。 --- ###
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