数据结构与算法之分治法(棋盘覆盖算法&循环赛事日程表)

1 分治法基本思想

分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解,就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法,简单问题可用二分法完成。

2 解题步骤

分治法解题的一般步骤:
(1)分解,将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题;
(2)求解,当子问题划分得足够小时,用较简单的方法解决;
(3)合并,按原问题的要求,将子问题的解逐层合并构成原问题的解。

3 棋盘覆盖问题

3.1 问题描述

在一个2^k×2^k 个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其他方格不同,称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一特殊棋盘。在棋盘覆盖问题中,要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖。

图(1):
这里写图片描述

题目要求在棋盘覆盖问题中,要用下图-图(2)所示的4种不同形态的L型骨牌覆盖一个给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2个L型骨牌不得重叠覆盖.

图(2):
这里写图片描述

3.2 解题思路

当k>0时,将2k×2k棋盘分割为4个2^k-1×2^k-1 子棋盘(a)所示。特殊方格必位于4个较小子棋盘之一中,其余3个子棋盘中无特殊方格。为了将这3个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘,可以用一个L型骨牌覆盖这3个较小棋盘的会合处,如 (b)所示,从而将原问题转化为4个较小规模的棋盘覆盖问题。递归地使用这种分割,直至棋盘简化为棋盘1×1。(出自算法设计与分析-王晓东)
这里写图片描述

实现:每次都对分割后的四个小方块进行判断,判断特殊方格是否在里面。这里的判断的方法是每次先记录下整个大方块的左上角(top left coner)方格的行列坐标,然后再与特殊方格坐标进行比较,就可以知道特殊方格是否在该块中。如果特殊方块在里面,这直接递归下去求即可,如果不在,这根据分割的四个方块的不同位置,把右下角、左下角、右上角或者左上角的方格标记为特殊方块,然后继续递归。在递归函数里,还要有一个变量s来记录边的方格数,每次对方块进行划分时,边的方格数都会减半,这个变量是为了方便判断特殊方格的位置。其次还要有一个变nCount来记录L型骨牌的数量。

3.3 参考链接

棋盘覆盖问题

分治算法–棋盘覆盖

棋盘覆盖问题

3.4 演示

//N==2
1 0 
1 1

//N==4
2 0 3 3 
2 2 1 3 
4 1 1 1 
4 4 1 1 

//N==8
3 0 4 4 4 4 1 1 
3 3 2 4 4 3 3 1 
1 2 2 2<
### 使用Python实现棋盘覆盖算法分治策略 #### 实现思路 棋盘覆盖问题是指在一个\(2^n \times 2^n\)大小的国际象棋棋盘上,有一个特殊方格被称为&ldquo;障碍&rdquo;。该算法的目标是利用L型骨牌(由三个相邻的小正方形组成)去覆盖除了这个特殊方格外的所有其他位置。这个问题可以通过分治法有效地求解。 对于给定的一个有缺陷的\(2^n&times;2^n\)棋盘,可以将其划分为四个相等的部分,即四个\((2^{n-1})^2\)子棋盘。其中必定存在一个含有特殊方格的子棋盘;而对于另外三个不含特殊方格的子棋盘,则人为地放置一块L形瓷砖使得这三个部分各含有一块特殊的方格,这样就转化为了更小子规模的问题[^2]。 ```python def chess_board(board, tile, start_x=0, start_y=0, size=None): if not size: size = len(board) # 当前处理的是最小单位(2*2),直接填充即可 if size == 2: for i in range(start_x, start_x + size): for j in range(start_y, start_y + size): if board[i][j] != &#39;*&#39;: board[i][j] = tile return half_size = size // 2 center_x, center_y = start_x + half_size, start_y + half_size # 假设左上方为缺角区域 special_position = (start_x + half_size - 1, start_y + half_size - 1) # 判断哪个子板包含特殊单元格并调整special_position for dx, dy in [(0, 0), (-half_size, 0), (0, -half_size), (-half_size, -half_size)]: x, y = start_x + half_size + dx, start_y + half_size + dy if 0 &lt;= x &lt; len(board) and 0 &lt;= y &lt; len(board[0]) and board[x][y] == &#39;*&#39;: special_position = (x, y) # 将当前四分子板中心处设置为同一编号 positions_to_fill = [ (center_x - 1, center_y - 1), (center_x - 1, center_y), (center_x, center_y - 1), (center_x, center_y)] for px, py in positions_to_fill: if (px, py) != special_position: board[px][py] = tile next_tile = tile + 1 # 对每个子板块递归调用函数 sub_boards = [ ((start_x, start_y), &#39;top_left&#39;), ((start_x, start_y + half_size), &#39;top_right&#39;), ((start_x + half_size, start_y), &#39;bottom_left&#39;), ((start_x + half_size, start_y + half_size), &#39;bottom_right&#39;)] for (sx, sy), pos in sub_boards: if pos == &#39;top_left&#39; and special_position[0] &gt;= sx + half_size or \ pos == &#39;top_right&#39; and special_position[1] &lt; sy or \ pos == &#39;bottom_left&#39; and special_position[1] &gt;= sy + half_size or \ pos == &#39;bottom_right&#39; and special_position[0] &lt; sx + half_size: board[special_position[0]][special_position[1]] = tile chess_board(board, next_tile, sx, sy, half_size) # 初始化棋盘和参数 size = 8 # 可以尝试不同的2的幂次方数 board = [[&#39;*&#39; if i==size//2 and j==size//2 else &#39;-&#39; for j in range(size)] for i in range(size)] chess_board(board, 0) for row in board: print(&#39; &#39;.join(str(x).rjust(3,&#39; &#39;) for x in row)) ``` 这段代码定义了一个`chess_board()`函数用于执行棋盘覆盖操作。首先判断是否已经到达最底层情况(\(2\times2\)),如果是则直接填入指定编号;如果不是,则继续分割成四个小矩形,并根据实际情况决定如何分配剩余空间内的L型砖块的位置。最后通过递归的方式分别对这四个新的子矩阵重复上述过程直到完成整个棋盘的铺设工作。
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