N-Queens II

Follow up for N-Queens problem.

Now, instead outputting board configurations, return the total number of distinct solutions.
[img]http://www.leetcode.com/wp-content/uploads/2012/03/8-queens.png[/img]

同样是N皇后的问题,要求我们输出有几种结果,思路同[url=http://kickcode.iteye.com/blog/2280861]N-Queens[/url]是一样的,这里就不在赘述了,代码如下:

public class Solution {
private int result = 0;
public int totalNQueens(int n) {
int[] colInRow = new int[n];
getTotalNQueens(0, n, colInRow);
return result;
}

private void getTotalNQueens(int row, int n, int[] colInRow) {
if(row == n) {
result ++;
} else {
for(int i = 0; i < n; i++) {
colInRow[row] = i;
if(isValid(row, colInRow)) {
getTotalNQueens(row + 1, n, colInRow);
}
}
}
}

private boolean isValid(int row, int[] colInRow) {
for(int i = 0; i < row; i++) {
if(colInRow[i] == colInRow[row] || Math.abs(colInRow[i] - colInRow[row]) == row - i)
return false;
}
return true;
}
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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