POJ - 1321 - 棋盘问题 【DFS】

该博客探讨了一种使用深度优先搜索(DFS)解决棋盘上摆放棋子的问题,其中要求任意两个棋子不能在同一行或同一列。输入包含多组测试数据,包括棋盘的尺寸和需要摆放的棋子数。当棋盘位置为 '#' 时,若该列未放置棋子,将标记为true并继续搜索;若已放置棋子数达到要求,方案数加一。输出为所有可行摆放方案的数量,保证结果小于2^31。

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

在一个给定形状的棋盘(形状可能是不规则的)上面摆放棋子,棋子没有区别。要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列,请编程求解对于给定形状和大小的棋盘,摆放k个棋子的所有可行的摆放方案C。

Input

输入含有多组测试数据。 
每组数据的第一行是两个正整数,n k,用一个空格隔开,表示了将在一个n*n的矩阵内描述棋盘,以及摆放棋子的数目。 n <= 8 , k <= n 
当为-1 -1时表示输入结束。 
随后的n行描述了棋盘的形状:每行有n个字符,其中 # 表示棋盘区域, . 表示空白区域(数据保证不出现多余的空白行或者空白列)。 

Output

对于每一组数据,给出一行输出,输出摆放的方案数目C (数据保证C<2^31)。

Sample Input

2 1
#.
.#
4 4
...#
..#.
.#..
#...
-1 -1

Sample Output

2
1

题解:如果当前位置是 ‘#’ 且该列没有摆法棋子,我们将该列标记为true;并递归下一行;

如果已摆放的棋子数大于等于 要求摆放的棋子数时 令方案数目++;

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;

char mp[10][10];
bool vis[10];//标记每列
int ans , k, n;
int DFS(int x, int y) // x 代表行
### POJ 2488 - A Knight’s Journey 的 Python 解决方案 对于骑士之旅问题,在棋盘上找到一条路径使得骑士能够访问每一个位置恰好一次。这个问题可以通过深度优先搜索 (DFS) 来解决。 #### 使用 DFS 实现骑士之旅算法 为了实现这一目标,可以定义一个递归函数来尝试从当前位置出发的所有可能移动方向,并标记已经访问过的位置防止重复访问[^2]。 ```python def dfs(x, y, movei): global board, n, m if all(len(steps) == m * n for steps in board): return True for i in range(8): next_x = x + row_dir[i] next_y = y + col_dir[i] if is_safe(next_x, next_y, board): board[next_x][next_y] = chr(ord('a') + movei) if dfs(next_x, next_y, movei + 1): return True # Backtrack board[next_x][next_y] = '-' return False ``` 此代码片段展示了如何通过回溯法寻找解决方案。`is_safe()` 函数用于验证下一步是否合法;而 `row_dir[]` `col_dir[]` 数组则存储了八个潜在的方向向量供骑士跳跃使用[^5]。 #### 初始化与边界条件处理 在调用上述递归之前,需要初始化一些变量并设置好起始状态: - 创建大小为 N×M 的二维列表作为棋盘表示。 - 设置初始坐标 `(startX,startY)` 并将其设为起点字符 `'A'` 或其他指定标志位。 - 定义终止条件:当所有格子都被遍历到时返回成功结果。 #### 输出格式化 一旦找到了有效路径,则按照给定样例中的方式打印输出。如果无法完成整个旅程,则报告失败情况如 “impossible”。 ```python if solveKTUtil(board, startX, startY, move_count=0): print_solution() else: print("Scenario #: impossible") ```
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