A - 棋盘问题

本文介绍了一种算法,用于解决在给定形状的棋盘上摆放棋子的问题,要求任意两个棋子不能位于同一行或同一列。通过深度优先搜索(DFS)策略实现了这一目标,并提供了完整的C语言实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在一个给定形状的棋盘(形状可能是不规则的)上面摆放棋子,棋子没有区别。要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列,请编程求解对于给定形状和大小的棋盘,摆放k个棋子的所有可行的摆放方案C。 Input
输入含有多组测试数据。
每组数据的第一行是两个正整数,n k,用一个空格隔开,表示了将在一个n*n的矩阵内描述棋盘,以及摆放棋子的数目。 n <= 8 , k <= n
当为-1 -1时表示输入结束。
随后的n行描述了棋盘的形状:每行有n个字符,其中 # 表示棋盘区域, . 表示空白区域(数据保证不出现多余的空白行或者空白列)。
Output
对于每一组数据,给出一行输出,输出摆放的方案数目C (数据保证C<2^31)。
Sample Input
2 1
#.
.#
4 4
...#
..#.
.#..
#...
-1 -1
Sample Output

21


#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
char ch[10][10];
int n, k, ans;
bool h[10];
void dfs(int x, int y, int num)//num为棋盘数
{
    if(num>k)//棋盘数大于棋子数
    {
        ans++;//方案
        return;
    }
    for(int i=x; i<n; i++)
    {
        for(int j=0; j<n; j++)
        {
            if( h[j]==0 && ch[i][j]=='#')
            {
                h[j]=1;
                dfs(i+1, 0, num+1);
                h[j]=0;
            }
        }
    }
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d", &n, &k) != -1)
    {
        if(n==-1 || k==-1)  break;
        for(int i=0; i<n; i++)
            scanf("%s", ch[i]);
        memset(h, 0, sizeof(h));
        ans = 0;
        dfs(0,0,1);
        printf("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}

### 关于棋盘覆盖问题的分治法解题思路 对于给定的一个 $2^n \times 2^n$ 的棋盘以及一个特殊的方格,这个棋盘上除了特殊方格外都应被 L 型骨牌所覆盖。L 型骨牌是由三个单元组成的直角形状[^2]。 #### 分治策略的核心思想 当面对较大的棋盘时,可以将其划分为四个较小的部分来处理。如果特殊方块位于其中一个子区域,则其他三个子区域将缺少一块用于放置完整的 L 形板。此时可以在这三个部分交界处放一个 L 型骨牌,使得每个新的子问题都有恰好一个特殊方块未被覆盖。这样就成功地把大问题分解成了规模更小但结构相同的小问题。 #### 实现方法概述 为了实现上述逻辑,在程序设计方面通常采用递归的方式: 1. 定义函数 `cover(board, size, rowOffset, colOffset)` 来解决大小为 `size` 的棋盘上的棋盘覆盖问题; 2. 如果当前棋盘尺寸大于等于最低限度(即 $2\times2$),则继续分割成四份并分别调用该函数本身; 3. 对于每一个象限内的特殊情况——即含有原始缺失位置的那个象限,直接跳过不作额外操作;而对于其余三个象限,则在其靠近中心的位置添加一个新的“虚拟”的特殊方块以模拟已经放置好的 L 型骨牌的效果; 4. 当达到最小情况 ($2×2$),只需简单判断如何安排剩余空间即可完成整个过程。 ```python def cover(board, size, row_offset=0, col_offset=0): if size == 2: # Handle base case of a 2x2 board with one missing square. tiles = [(i + row_offset, j + col_offset) for i in range(2) for j in range(2)] empty_tile = next((r, c) for r, c in tiles if board[r][c] != 0) tile_value = max(max(row) for row in board) + 1 for (r, c) in set(tiles).difference({empty_tile}): board[r][c] = tile_value return half_size = size // 2 center_row = row_offset + half_size - 1 center_col = col_offset + half_size - 1 special_positions = [ (center_row, center_col), # Top-left quadrant's virtual special position (center_row, center_col + half_size),(# Top-right ... (center_row + half_size, center_col), # Bottom-left... (center_row + half_size, center_col + half_size)] # Bottom-right... original_special_position = None new_special_values = [] for idx, pos in enumerate(special_positions): r, c = pos if board[r][c]: original_special_position = idx else: value = sum(sum(row[col_offset : col_offset + size]) for row in board[row_offset : row_offset + size]) board[r][c] = value + 1 new_special_values.append(value + 1) quadrants = [board[i:i+half_size][j:j+half_size] for i in range(half_size)[::size//2] for j in range(half_size)[::size//2]] for q_idx, quad in enumerate(quadrants): current_special_pos = special_positions[q_idx] is_original_special_quadrant = q_idx == original_special_position or original_special_position is None cover( [[quad[j][k] for k in range(len(quad))]for j in range(len(quad))], half_size, row_offset=row_offset+(q_idx & 1)*half_size, col_offset=col_offset+((q_idx >> 1) * half_size)) if not original_special_position is None: for val in new_special_values: r, c = next(((r,c) for r,row in enumerate(board) for c,val_ in enumerate(row) if val_==val)) board[r][c]=0 ``` 请注意这段代码是一个简化版本,并且可能需要根据具体需求调整细节以便更好地适应实际应用场景中的各种边界条件和其他约束因素。
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