LeetCode 51. N 皇后(经典回溯问题)

Leetcode 51.N皇后N-Queens Leetcode 51.N皇后N-Queens题目描述(困难)示例题解题意理解:解题思路:备注 题目描述(困难) n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。 上图为 8 皇后问题的一种解法。 给定一个整数 n,返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案。 每一种解法包含一个明确的 n 皇后问题的棋子放置方案,该方案中 ‘Q’ 和 ‘.’ 分别代表... 阅读详情

描述

n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。
在这里插入图片描述
上图为 8 皇后问题的一种解法。

给定一个整数 n,返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案。

每一种解法包含一个明确的 n 皇后问题的棋子放置方案,该方案中 ‘Q’ 和 ‘.’ 分别代表了皇后和空位。

在这里插入图片描述

提示:
皇后彼此不能相互攻击,也就是说:任何两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。

思路

  1. 题述里最后输出的是一个一维数组,其中每个数组元素是一个vector,代表了一张棋盘。 vector<vector<string> > res;也就是说每张棋盘的形式是vector,所以先定义一个内容为vector类型的vector,用来装多张棋盘,作为最终的解集。初始将每张棋盘设置为共n组,每组n个“.”的初始值,也就是每张棋盘初始为空。vector<string> chess(n, string(n, '.'));
  2. 从第0行开始考虑放置皇后,首先从第0列开始放,也就是当前坐标是chess[0][0],判断当前位置的上方,左上对角线、右上对角线有无皇后,没有则当前位置可以放置皇后,这行已经不能在放下一个皇后了,再考虑下一行的第0列…如果放置皇后之后在上方及对角线上有皇后冲突了,则不在此位置放,考虑本行的下一个位置。如此循环,当行已经超过了棋盘行数n后就不能再放了,此时一定能得到一张八皇后的棋盘,将其添加到解集中即可。
  3. 回溯的通用模版:
void backTrack(){
	for(遍历){
		chess[row][column] = 'Q';//放置皇后
		backTrack();//递归
		chess[row][column];//函数能执行到这说明此位置放皇后的话无解
	}
}

解答

class Solution {
public:
//定义保存最终结果的一维数组,大小为1*m,每一个数组元素是一个vector,代表一张棋盘
vector<vector<string> > res;
int N = 0;
    vector<vector<string>> solveNQueens(int n) {
        N = n;
        //初始化为n个“......”的vector
        //形式:[[".Q..","...Q","Q...","..Q."],["..Q.","Q...","...Q",".Q.."]]
        vector<string> chess(n, string(n, '.'));
        //从第0行开始放置皇后
        backTrack(chess, 0);
        return res;
    }
    void backTrack(vector<string>& chess, int row){
        if(row == N){//已经到了最后一行
            res.push_back(chess);
            return;
        }
        //从第0列开始尝试放皇后
        for(int column = 0;column < N;++ column){
            if(isValue(chess, row, column)){
                chess[row][column] = 'Q';
                backTrack(chess, row + 1);
                chess[row][column] = '.';
            }
        }
    }
    //判断chess[row][column]的上方、左上方对角线、右上方对角线有无皇后
    bool isValue(vector<string>& chess, int row, int column){
        //判断当前坐标的上方有无皇后
        for(int i = 0;i < N; ++ i)
            if(chess[i][column] == 'Q') return false;
        //判断当前坐标的左上对角线有无皇后
        for(int i = row-1,j = column-1;i >= 0 && j <= N; --i, --j)
            if(chess[i][j] == 'Q') return false;
        //判断当前坐标的右上对角线有无皇后        
        for(int i = row-1, j = column+1;i >= 0 && j <= N; --i, ++j)
            if(chess[i][j] == 'Q') return false;
        return true;
    }
};

最终8皇后问题执行了15720次,共有92个解:
在这里插入图片描述

【经典算法】n皇后问题(暴搜枚举剪枝) n皇后问题也属于经典的回溯算法 leetcode 51. N皇后 n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。 上图为 8 皇后问题的一种解法。 给定一个整数 n,返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案。 每一种解法包含一个明确的 n 皇后问题的棋子放置方案,该方案中 ‘Q’ 和 ‘.’ 分别代表了皇后和空位。 实例 输入: 4 输出:[ [".Q…", // 解法 1 “…Q”, “Q…”, “…Q.”], ["…Q.", // 解法 2 “Q… 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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