八皇后多解

本文通过C语言实现了一个解决八皇后问题的程序。利用回溯算法遍历所有可能的皇后放置方式,并通过数组记录每一步的状态来避免冲突。程序能够找出所有可行解并输出其坐标。
#include"stdio.h"
#include"string.h"
int NUM=0;
int col[8]={0},h[8]={0},left[15]={0},right[15]={0};
//将棋盘上的各斜线分成向左向右的两组 各15条(right[15],left[15]),用于判断该斜线上有没有皇后
void queen(int i)
{
//遍历每行的8个位置
for(int j=0;j<8;j++)
{
//判断该位置可不可以放皇后
if(!col[j]&&!left[i+j]&&!right[7+i-j])
{
//放皇后
{
col[j]=1;
left[i+j]=1;
right[i+7-j]=1;
h[i]=j;
}
//如果能放则递归考察下一行
queen(i+1);
//考虑过该点后擦除放的皇后
{
col[j]=0;
left[i+j]=0;
right[i+7-j]=0;
}

}
//当i==8时时说明8行上面都摆了 打印皇后坐标和计数 
if(i==8)
{
printf("%d\t",++NUM);
for(int x=0;x<8;x++)
{
printf("(%d,%d),",x,h[x]);
}
printf("\n");
}

int main()
{
queen(0);
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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