回溯法(八皇后)

本文介绍了解决八皇后问题的经典算法——回溯法。通过详细的代码解析,展示了如何利用回溯法寻找所有可行解的过程。八皇后问题要求在8×8的棋盘上放置8个皇后,使它们互不攻击。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,又称为试探法,按选优条件向前搜索,以达到目标。但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为”回溯点”。

八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法。 高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果。计算机发明后,有多种计算机语言可以解决此问题

这里写图片描述

代码:

public class Queen {
    public static int num = 0;//累计方案
    public static final int MAXQUEEN = 8;
    public static int[] cols = new int[MAXQUEEN];//定义cols数组,表示8列棋子皇后摆放的位置,一列一列的插入

    /**
     * 
     * @param n   填第n列的皇后
     */
    public void getCount(int n){
        boolean [] rows = new boolean[MAXQUEEN];//记录每列每个方格是否可以放皇后
        for(int m = 0;m<n;m++){
            rows[cols[m]] = true;
            int d = n - m;//斜对角
            //正斜方向
            //if判断防止行数为负或大于最大行数
            if(cols[m]-d>=0){
                rows[cols[m] -d] = true;
            }
            //反斜方向
            if(cols[m]+d<=(MAXQUEEN-1)){
                rows[cols[m]+d] = true;
            }
        }
        //到此知道了哪些位置不能放皇后
        for(int i = 0;i<MAXQUEEN;i++){
            if(rows[i]){
                //不能放
                continue;
            }
            cols[n] = i;
            if(n<MAXQUEEN-1){
                getCount(n+1);
            }else{
                //找到完整的一套方案
                num++;
                printQueen();
            }
            //下面可能仍然有合法位置
        }
    }

    private void printQueen() {
        System.out.println("第"+num+"种方案");
        for(int i = 0;i<MAXQUEEN;i++){
            for(int j = 0;j<MAXQUEEN;j++){
                if(i == cols[j]){
                    System.out.print("0 ");
                }else{
                    System.out.print("+ ");
                }
            }
            System.out.println();
        }
    }

    public static void main(String[] args){
        Queen queen = new Queen();
        queen.getCount(0);
    }
}

结果:

第1种方案
0 + + + + + + +
+ + + + + + 0 +
+ + + + 0 + + +
+ + + + + + + 0
+ 0 + + + + + +
+ + + 0 + + + +
+ + + + + 0 + +
+ + 0 + + + + +
第2种方案
0 + + + + + + +
+ + + + + + 0 +
+ + + 0 + + + +
+ + + + + 0 + +
+ + + + + + + 0
+ 0 + + + + + +
+ + + + 0 + + +
+ + 0 + + + + +
未显示完全

### 使用Python通过回溯法解决皇后问题 #### 实现思路 皇后问题的目标是在8×8的国际象棋棋盘上放置皇后,使得它们互不攻击。这意味着任何两个皇后都不能位于同一行、同一列或同一对角线上[^3]。 为了实现这一目标,可以采用回溯算法来逐步尝试每一种可能的位置组合。如果当前的选择导致冲突,则撤销该选择并尝试其他可能性。这种方法能够有效地遍历所有可行解,并最终找到满足条件的一个或多于一个解。 具体来说,在每一层递归调用中: - 尝试将一个新皇后放在第`row`行中的某一列; - 对于每一个候选位置,检查它是否会与其他已放置好的皇后发生冲突; - 如果当前位置安全,则继续处理下一行(`row+1`);如果不安全则跳过此位置; - 当到达最后一行之后仍然没有遇到冲突时说明找到了一组有效布局; - 反之如果没有更多可用选项可选且回退至前一层继续探索其它路径直到完成整个搜索过程为止。 以下是具体的Python代码实现: ```python def solve_n_queens(n): solutions = [] def is_not_under_attack(row, col, queens): # Check column and diagonals for conflicts with previously placed queens. for r, c in enumerate(queens): if r == row or \ c == col or \ abs(r - row) == abs(c - col): # Diagonal check return False return True def place_queen(row, queens): if row == n: solutions.append(['.' * i + 'Q' + '.' * (n-i-1) for i in queens]) return for col in range(n): if is_not_under_attack(row, col, queens): place_queen(row + 1, queens + [col]) place_queen(0, []) return solutions if __name__ == "__main__": board_size = 8 result = solve_n_queens(board_size) print(f"Found {len(result)} solution(s).") for idx, sol in enumerate(result[:min(len(result), 5)]): # Print up to first five solutions only as an example print(f"\nSolution #{idx + 1}:") for line in sol: print(line) ``` 这段代码定义了一个名为`solve_n_queens()` 的函数用于解决问题。内部有两个辅助函数:一个是用来判断给定坐标是否受到攻击 `is_not_under_attack()`,另一个则是核心逻辑所在的地方——递归地放置皇后 `place_queen()` 。最后部分展示了如何执行这个方法以及打印出一些样例解答。
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