HDOJ - 2553 N皇后问题

本文介绍了一种解决N皇后问题的有效方法,通过回溯算法在一维数组中寻找所有可行的放置方案,并预先计算1到10个皇后的情况来避免超时。
N皇后问题
Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

在N*N的方格棋盘放置了N个皇后,使得它们不相互攻击(即任意2个皇后不允许处在同一排,同一列,也不允许处在与棋盘边框成45角的斜线上。 
你的任务是,对于给定的N,求出有多少种合法的放置方法。

Input

共有若干行,每行一个正整数N≤10,表示棋盘和皇后的数量;如果N=0,表示结束。

Output

共有若干行,每行一个正整数,表示对应输入行的皇后的不同放置数量。

Sample Input

1 8 5 0

Sample Output

1 92 10

给出的一个值N即代表棋盘的大小,又表示皇后的数量。。读题不细心,这么一个简单的问题也迷惑了半天。。。
既然行数,列数,皇后的个数都相等,那么用一个一维数组就可以表示相应的棋盘啦!数组的下标表示行,对应的值表示列!且第x个皇后就只能放在第x行!
还有一点:需要打表!!测试数据有多组,到0才结束,所以要将十种情况例举出来,避免超时!
#include<cstdio>
int map[15],a[15],x,n,num;
void dfs(int x){
	int i,j,sign;
	if(x==n+1)
		num++;//跳出函数。。。不太懂 
	else{
		for(i=1;i<=n;i++){
			sign=1;
			map[x]=i;//假设第x个皇后放在第x行第i列 
			for(j=1;j<x;j++){//判断前x-1行,不能等于!! 
				if(map[x]==map[j]||(map[x]-x==map[j]-j)||(map[x]+x==map[j]+j)){ 
					sign=0;
					break;//如果冲突,则跳出去判断下一列 
				}
			}
			if(sign)//如果不冲突,该假设成立,进行下一个皇后的判断 
				dfs(x+1);
		}
	}
}
void bow(){//打表函数 
	for(n=1;n<=10;n++){//一定要用n!! 
		num=0;//可能的情况 
		dfs(1);//从1开始 
		a[n]=num;
	}
}
int main(){
	bow();
	while(scanf("%d",&n),n)
		printf("%d\n",a[n]);
	return 0;
}

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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