回溯法解八皇后问题

package com.cn;

import java.util.Arrays;

/**
 * 回溯法解八皇后问题,我们用x[]来保存每一行我们放的皇后的位置,k表示的是哪一行。
 * 然后开始寻找,最开始的时候k = 0,表示第一行, x[k] = x[k] + 1,把皇
 * 后放在矩阵的第一个位置,k++,现在来寻找第二行的合适位置,place函数会判断所
 * 放置的皇后的位置是否会与 前面的冲突,如果不冲突,并且x[k]的值<=n,说明还在范
 * 围类,这是就可以继续向下寻找下一个点,直到k == n-1,即所以的皇后到找到了合适
 * 的位置。如何刚才的x[k]>n了说明在k行没有找到一个可以放置的位置,所以这是后k--,
 * 即是上一个位置不变的话是不能满足的,所以上一个位置向下移动一位。
 * @author daijope
 *
 */
public class BackTracking {
	public static void main(String[] args) {
		int[] x = new int[8];
		x[0] = 0;
		queen(x);
		
		
	}

	private static void queen(int[] x) {
		int k = 0;
		int n = x.length;
		while(k >= 0) {
			x[k] = x[k] + 1;
			while(x[k] <= n && !place(x, k)) {
				x[k] = x[k] + 1;
			}
			if (x[k] <= n) {
				if (k == n - 1) {
					System.out.println(Arrays.toString(x));
					//return;//如果return了,那么就只寻找到一种方案,如果不return,那么会寻找到所有的方案。
				} else {
					k ++;
					x[k] = 0;
				}
			} else {
				k --;
			}
		}
	}

	private static boolean place(int[] x, int k) {
		
		for (int i = 0; i < k; i++) {
			if (x[i] == x[k]|| Math.abs(x[i] - x[k]) == k - i) {
				return false;
			}
		}
		return true;
	}
}


### 使用回溯法八皇后问题的代码及析 以下是使用 Python 实现的基于回溯算法的八皇后问题决方案: #### 代码实现 ```python def solve_n_queens(n): def is_safe(row, col): # 检查当前列是否有皇后 for i in range(row): if board[i] == col or \ board[i] - col == i - row or \ board[i] - col == row - i: return False return True def backtrack(row): nonlocal solutions_count if row == n: solutions_count += 1 print_board() return for col in range(n): if is_safe(row, col): # 判断当前位置是否安全 board[row] = col backtrack(row + 1) # 递归放置下一行的皇后 board[row] = -1 # 回溯,撤销当前行的选择 def print_board(): for i in range(n): line = "" for j in range(n): if board[i] == j: line += "Q " else: line += ". " print(line) print("\n") board = [-1] * n # 初始化棋盘,board[i]=j 表示第i行皇后位于第j列 solutions_count = 0 # 记录的数量 backtrack(0) solve_n_queens(8) ``` --- #### 析说明 上述代码实现了经典的八皇后问题,并利用了回溯的思想。具体释如下: 1. **函数 `is_safe`** 此函数用于检测某个位置 `(row, col)` 是否可以放置皇后。它主要检查三个方向是否存在冲突: - 同一列是否有皇后。 - 左上至右下的对角线是否有皇后。 - 右上至左下的对角线是否有皇后。 2. **函数 `backtrack`** 这是核心的递归回溯逻辑。每次尝试在某一行中找到一个合法的位置放置皇后。如果成功到达最后一行并完成放置,则记录一种法;否则返回上一层继续试探新的可能性[^3]。 3. **变量 `solutions_count` 和 `print_board`** - `solutions_count` 用于统计总的法数量。 - `print_board` 函数负责打印每种的具体布局情况。 4. **初始化与调用** 主程序通过设置初始状态 (`board[-1]*n`) 来表示尚未放置任何皇后的空白棋盘,并启动递归过程从第零行开始尝试放置皇后[^4]。 --- #### 关键点分析 - **时间复杂度** 在最坏情况下,此算法的时间复杂度接近 \(O(N!)\),因为每一层都需要遍历剩余的所有列来寻找合适的放置位置[^1]。 - **空间复杂度** 空间复杂度为 \(O(N)\),主要用于存储棋盘的状态以及递归栈的空间开销[^2]。 ---
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