[每周一精] 之 N 皇后问题

本文介绍了一种解决N皇后问题的编程方法。该问题要求在N×N的棋盘上放置N个皇后,使得任意两个皇后不在同一行、列及对角线上。通过递归回溯算法实现了所有可行解的搜索。
这个主题用于把算法分析与设计课程的每周郭老,上课后的精讲例题的实现与复习。
问题描述:
lN皇后问题:N*N棋盘上,N个皇后不能在同行,同列及同一个对角线上。
编程实现:

#include <stdlib.h>
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
using namespace std;

bool canPlace(int x[],int N,int k){
for(int i=1;i<k;i++){
// 判断是否在对角线上
   if( abs(x[i]-x[k]) == abs(i-k) ) {
   return false;
}
//判断是否同一列
if(x[i] == x[k]){
   return false;
}
}
return true;

}

int main(){
int N;   //Number of Queens
cin>>N;
int x[20];
x[1] = 0;
int k=1;
int L=0;
while(k > 0){
  x[k] = x[k] + 1; //取当前列的下一列
  while(x[k] <= N && !canPlace(x,N,k)){
      x[k] = x[k] + 1;
  }
  if(x[k] <= N){
      if(k == N){
     cout<<"No."<<L++<<endl;
 for(int i=1;i<=N;i++){
    printf("x[%d]:%d \n", i,x[i]);
 }
 cout<<endl;
  }
  else {
      k++;
  x[k] = 0;
  }

  }
  else{
      k = k-1;
  }
}
cout<<"End "<<endl;
system("pause");
    return 0;
}


【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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