N 皇后问题

博客介绍了N皇后问题,它是经典回溯问题之一。其解决方案是用栈结构实现试探回溯,还给出使用递归栈实现回溯法来试探出所有可能解的方法。

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N 皇后问题

       N皇后问题是经典回溯问题之一,解决方案是使用栈结构实现试探回溯。

       以下代码使用递归栈实现回溯法,试探出所有可能解

/**
      N_Queen.h
*/
constexpr const int N = 8;
int _a[N] = { 0 };	//数列代表 对应下标行 中的棋子 放在哪一列(以 0 代表第1 行 或 列)
bool flag = true;

void N_Queen(int cr = 0, int a[] = _a) {
	if (cr >= N) {	//放满所有行后,打印结果
		for (int i = 0; i < N; i++) {
			std::cout << a[i] + 1 << ", ";
		}
		std::cout << std::endl;
		return;
	}
	for (int l = 0; l < N; l++) {	//依次把棋子放置到cr行的l列
		flag = true;
		a[cr] = l; 

		//检查前面行中的棋子 与 当前行所放的棋子 是否可以互相攻击
		for (int x = 0; x < cr; x++) {
			if ((a[x] == l) || (abs(a[x] - l) == (cr - x))) {
				flag = false;	//如果前面行 存在可以攻击的棋子,则放在此处(即 l 列)不合适
				break;
			}
		}
		if(flag) N_Queen(cr + 1, a);	//如果当前放置不存在攻击行为,继续放下一行
	}
}


/**
      main.cpp
*/
int main()
{
    N_Queen();
    return 0;
}

 

变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种强大的非线性、无参数信号处理技术,专门用于复杂非平稳信号的分析与分解。它由Eckart Dietz和Herbert Krim于2011年提出,主要针对传统傅立叶变换在处理非平稳信号时的不足。VMD的核心思想是将复杂信号分解为一系列模态函数(即固有模态函数,IMFs),每个IMF具有独特的频率成分和局部特性。这一过程与小波分析或经验模态分解(EMD)类似,但VMD通过变分优化框架显著提升了分解的稳定性和准确性。 在MATLAB环境中实现VMD,可以帮助我们更好地理解和应用这一技术。其核心算法主要包括以下步骤:首先进行初始化,设定模态数并为每个模态分配初始频率估计;接着采用交替最小二乘法,通过交替最小化残差平方和以及模态频率的离散时间傅立叶变换(DTFT)约束,更新每个模态函数和中心频率;最后通过迭代优化,在每次迭代中优化所有IMF的幅度和相位,直至满足停止条件(如达到预设迭代次数或残差平方和小于阈值)。 MATLAB中的VMD实现通常包括以下部分:数据预处理,如对原始信号进行归一化或去除直流偏置,以简化后续处理;定义VMD结构,设置模态数、迭代次数和约束参数等;VMD算法主体,包含初始化、交替最小二乘法和迭代优化过程;以及后处理,对分解结果进行评估和可视化,例如计算每个模态的频谱特性,绘制IMF的时频分布图。如果提供了一个包含VMD算法的压缩包文件,其中的“VMD”可能是MATLAB代码文件或完整的项目文件夹,可能包含主程序、函数库、示例数据和结果可视化脚本。通过运行这些代码,可以直观地看到VMD如何将复杂信号分解为独立模态,并理解每个模态的物理意义。 VMD在多个领域具有广泛的应用,包括信号处理(如声学、振动、生物医学信号分析)、图像处理(如图像去噪、特征提取)、金融时间序列分析(识
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