oj:深搜+回溯(2)

本文介绍了一个利用深度优先搜索(DFS)结合回溯法解决全排列问题的程序实现。通过输入不同类型的元素及其数量,程序能够判断是否能构成一个n×n的方阵,每个位置上的元素互不相同且符合相邻元素的约束条件。文章提供了一个完整的C++代码示例。

参考《算法设计与分析》P276

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int map[25][4];
int n;
int q;
int icount[25];
int itable[25];

int place(int pos)
{
    if (pos == n*n)return 1; //递归出口
    for (int i = 0; i < q; i++) //在pos位置上,从候选类型中选择一个放在此位置
    {
        if (icount[i] == 0)continue; //如果类型为i的没有,则继续for循环
        if (pos%n != 0)
            if (map[itable[pos - 1]][1] != map[i][3])continue;
        if (pos >= n)
            if (map[itable[pos - n]][2] != map[i][0])continue;
        itable[pos] = i;
        icount[i]--;
        if (place(pos + 1) == 1)return 1;
        icount[i]++;
    }
    return 0;
}
int main()
{
    while (cin >> n && n)
    {
        int top, right, down, left;
        /*
            初始化全局变量
        */
        q = 0;
        memset(map, 0, sizeof(map)); 
        memset(icount, 0, sizeof(icount));
        memset(itable, 0, sizeof(itable));
        /*
            输入值,重复类型不存入map中
        */
        for (int i = 0; i < n*n; i++)
        {
            cin >> top >> right >> down >> left;
            int j;
            for ( j = 0; j < q; j++)
            {
                if (map[j][0] == top && map[j][1] == right && map[j][2] == down && map[j][3] == left)
                {
                    icount[j]++;
                    break;
                }
            }
            if (j == q)
            {
                map[j][0] = top;
                map[j][1] = right;
                map[j][2] = down;
                map[j][3] = left;
                icount[j]++;
                q++;
            }               
        }
        /*
            开始深搜+回溯
        */
        if (place(0)) cout << "possible" << endl;
        else cout << "impossible" << endl;

    }
    system("pause");
    return 0;
}

此题也可以理解为:一个全排列+剪枝(条件处理)

2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究。
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