八皇后问题

本文介绍了一种解决八皇后问题的算法实现,通过递归回溯的方法找出所有可能的不冲突解。代码采用C++编写,展示了如何通过排列皇后的位置来避免相互攻击的情况。

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

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

void solvingQueen(vector<vector<int>> &result, vector<int> &vec, int i)
{
    if (i == vec.size()-1)
        result.push_back(vec);
    else
    {
        for (int j = i; j < vec.size(); ++j)
        {
            swap(vec[j], vec[i]);
            solvingQueen(result, vec, i+1);
            swap(vec[i],vec[j]);
        }
    }
}

vector<vector<int>> Queen(vector<int> &queen) {
    if (queen.empty())
        return vector<vector<int>>();
    vector<vector<int>> result;
    solvingQueen(result, queen, 0);
    return result;
}

int main(int argc, char** argv)
{
    const int NUMBEROFQUEEN = 8; // 皇后数,可以更改
    int count = 0;
    vector<int> queen;
    for (int i = 0; i < NUMBEROFQUEEN; ++i)
        queen.push_back(i);
    vector<vector<int>> res = Queen(queen);
    for (const auto& k : res)
    {
        bool isQueen = true;
        for (int i = 0; i < NUMBEROFQUEEN-1; ++i)
        {
            for (int j = i+1; j < NUMBEROFQUEEN; ++j)
            {
                if ((k[i] - k[j] == i - j) || (k[i] - k[j] == j - i))
                {
                     isQueen = false;
                     break;
                }
            }
            if (!isQueen)
                break;
        }
        if (isQueen)
            ++count;
    }
    cout << count << endl;
}

内容概要:本文详细介绍了Maven的下载、安装与配置方法。Maven是基于项目对象模型(POM)的概念,用于项目管理和构建自动化的工具,能有效管理项目依赖、规范项目结构并提供标准化的构建流程。文章首先简述了Maven的功能特点及其重要性,接着列出了系统要求,包括操作系统、磁盘空间等。随后,分别针对Windows、macOS和Linux系统的用户提供了详细的下载和安装指导,涵盖了解压安装包、配置环境变量的具体操作。此外,还讲解了如何配置本地仓库和镜像源(如阿里云),以优化依赖项的下载速度。最后,给出了常见的错误解决方案,如环境变量配置错误、JDK版本不兼容等问题的处理方法。 适合人群:适用于初学者以及有一定经验的Java开发人员,特别是那些希望提升项目构建和依赖管理效率的技术人员。 使用场景及目标: ①帮助开发者掌握Maven的基本概念和功能特性; ②指导用户完成Maven在不同操作系统上的安装与配置; ③教会用户如何配置本地仓库和镜像源以加快依赖项下载; ④解决常见的安装和配置过程中遇到的问题。 阅读建议:由于Maven的安装和配置涉及多个步骤,建议读者按照文中提供的顺序逐步操作,并仔细检查每个环节的细节,尤其是环境变量的配置。同时,在遇到问题时,可参考文末提供的常见问题解决方案,确保顺利完成整个配置过程。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 旅行商问题(Traveling Salesman Problem, TSP)是一种经典的组合优化问题,目标是找到一条最短路径,让推销员访问一系列城市后返回起点,且每个城市只访问一次。该问题可以转化为图论问题,其中城市是节点,城市间的距离是边的权重。遗传算法是一种适合解决TSP这类NP难问题的全局优化方法,其核心是模拟生物进化过程,包括初始化、选择、交叉和变异等步骤。 初始化:生成初始种群,每个个体(染色体)表示一种旅行路径,通常用随机序列表示,如1到18的整数序列。 适应度计算:适应度函数用于衡量染色体的优劣,即路径总距离。总距离越小,适应度越高。 选择过程:采用轮盘赌选择机制,根据适应度以一定概率选择个体进入下一代,适应度高的个体被选中的概率更大。 交叉操作:一般采用单点交叉,随机选择交叉点,交换两个父代个体的部分基因段生成子代。 变异操作:采用均匀多点变异,随机选择多个点进行变异,变异点的新值在预设范围内随机生成,以维持种群多样性。 反Grefenstette编码:为确保解的可行性,需将变异后的Grefenstette编码转换回原始城市序列,即对交叉和变异结果进行反向处理。 迭代优化:重复上述步骤,直至满足终止条件,如达到预设代数或适应度阈值。 MATLAB是一种强大的数值和科学计算工具,非常适合实现遗传算法。通过编写源程序,可以构建遗传算法框架,处理TSP问题的细节,包括数据结构定义、算法流程控制以及适应度计算、选择、交叉和变异操作的实现。遗传算法虽不能保证找到最优解,但在小规模TSP问题中能提供不错的近似解。对于大规模TSP问题,可结合局部搜索、多算法融合等策略提升解的质量。在实际应用中,遗传算法常与其他优化方法结合,用于解决复杂的调度和路径规划问题。
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