八皇后问题的进化(3)-最终的最精简的实现

本文分享了一个经过大幅度优化的八皇后问题解决方案,代码仅50行,却能找出所有92种可能的布局方式。该实现不仅简洁,而且通过递归与回溯算法高效地避免了重复和无效的计算路径。

经过修改的八皇后最精简的实现,总共有92种解法,也就50行代码。

代码是简单的,少量的,但是思考的过程确实非常曲折的,繁复的,之前实现的八皇后太过低效和杂乱,主要是因为自身的思考能力还不强,这次作了彻底的修改,同时把以前实现的代码也发到了blog上,作为以后可供参考的教训。本篇是最终的最精减的代码:

/* 
8 queens final version 1.9.1 
chessboard:row number[1-8],column number[1-8] 
*/  
#include <stdio.h>  
#include <math.h>  
void put_queens(int chessbd[],int rnum);  
int test(int chessbd[],int rnum,int pos );  
  
static int count = 0;  
int chessbd[9]; //if it is put in main(),then it is a local variable.[remember to initialize]  
void put_queens(int chessbd[],int rnum){  
    int i;  
      
    if(rnum > 8){  
            //found a solution.  
            //print the solution.  
            //to find another solution.  
		count++;  
	}else{  
		for(i = 1;i <= 8 ; i++){  
			 //test whether the condition is satisfied.  
         if(test(chessbd,rnum,i) == 1){  
                chessbd[rnum] = i;  
                put_queens(chessbd,rnum+1);  
           }  
       }  
    }  
}  
      
int test(int chessbd[],int rnum,int pos )  
{  
    int ret;  
    int i;  
    int flg;  
       
    ret = 1;  
    for(i = 1 ; i < rnum ; i++){  
              //如果下一个皇后和正在考虑的前一个皇后的水平距离为0(列相同)
              //或者等于垂直距离(在一条对角线上),就返回 0.
    	  flg = abs(chessbd[i]- pos);  
         if(flg == 0 || flg == rnum - i){  
                ret = 0;  
                break;  
          }         
    }  
    return ret;  
}  
      
int main(int argc,char* argv[]){  
    put_queens(chessbd,1);  
    printf("\n@@:found solutions:%d item(s)\n\n",count);  
    return 0;  
}  



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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