poj 3126棋盘问题

棋盘问题

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Description

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

 

#include <iostream>
#include <queue>
#include <cstring>
using namespace std;
char a[10][10]={0};
bool flag[10]={0};
int n,k,m=0;
int sum=0;
void dfs(int cur,int s){
	
	if(s>=k){
		
		sum++;
		return ;
	}
	
	if(cur>n){
		
		return ;
		
	}else{
		
		int i;
		
		for(i=1;i<=n;i++){
			
			if(!flag[i]&&a[cur][i]=='#'){
				
				m++;
				flag[i]=1;
				dfs(cur+1,s+1);
				flag[i]=0;
				m--;
				
			}
		}
		
		dfs(cur+1,s);
	}
	
}
int main()
{
	int i,j;
	
	ios::sync_with_stdio(false);
	
	while(cin>>n>>k&&n!=-1||k!=-1){//n*n棋盘,k个棋子 
		
		sum=0;
		m=0;
		
		memset(a,0,sizeof(a));
		memset(flag,0,sizeof(flag));
		
		for(i=1;i<=n;i++){
			
			for(j=1;j<=n;j++){
				
				cin>>a[i][j];
				
			}
		}
		
		dfs(1,0);
		
		cout<<sum<<endl;
		
	}
	return 0;
	
 } 

 

内容概要:本文系统介绍了术优化法(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法,其核心思想来源于四则运,利用乘除运进行全局勘探,加减运进行局部开发,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。文章详细解析了法的初始化、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法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化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理解元启发式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解方法;③学习如何将优化法集成到Web系统中实现工程化应用;④为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,深入理解法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行法以观察性能差异,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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