棋盘问题+POJ+dfs搜索题

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)算法解决棋盘问题的方法,具体包括输入格式、输出要求以及代码实现。代码简洁高效,适用于n*n棋盘上摆放k个棋子的可行性方案计算。

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棋盘问题
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K
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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

解决方案:和八皇后的思路是差不多,直接dfs。
code:
#include <iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
char chess[10][10];
bool col[10];
int n,k,ans,row;
void dfs(int kk)
{
    if(kk==0)
    {
        ans++;
        return ;
    }
    if(row>=n) return ;///减枝
    if(kk>n-row) return ;///减枝
    row++;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        if(chess[row][i]!='#')
            continue;
        if(col[i])
            continue;
        col[i]=true;
        dfs(kk-1);
        col[i]=false;
        //cout<<i<<endl;
    }
    dfs(kk);
    row--;
    return ;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&n,&k)&&(k+n!=-2))
    {
        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            scanf("%s",chess[i]+1);
        }
        memset(col,false,sizeof(col));
        ans=0;
        for(int i=1; i<=n; i++)
        {
            row=1;
            if(chess[row][i]!='#')
            {
                continue;
            }
            if(col[i])
            {
                continue;
            }
            col[i]=true;
            dfs(k-1);
            col[i]=false;
          //  cout<<"_"<<i<<endl;
        }
        dfs(k);
        printf("%d\n",ans);

    }
    return 0;
}

POJ 1321 排兵布阵问题可以使用 DFS 算法求解。 目要求在一个 n x n 的棋盘上,放置 k 个棋子,其中每行、每列都最多只能有一个棋子。我们可以使用 DFS 枚举每个棋子的位置,对于每个棋子,尝试将其放置在每一行中未被占用的位置上,直到放置了 k 个棋子。在 DFS 的过程中,需要记录每行和每列是否已经有棋子,以便在尝试放置下一个棋子时进行判断。 以下是基本的 DFS 模板代码: ```python def dfs(row, cnt): global ans if cnt == k: ans += 1 return for i in range(row, n): for j in range(n): if row_used[i] or col_used[j] or board[i][j] == '.': continue row_used[i] = col_used[j] = True dfs(i + 1, cnt + 1) row_used[i] = col_used[j] = False n, k = map(int, input().split()) board = [input() for _ in range(n)] row_used = [False] * n col_used = [False] * n ans = 0 dfs(0, 0) print(ans) ``` 其中,row 代表当前尝试放置棋子的行数,cnt 代表已经放置的棋子数量。row_used 和 col_used 分别表示每行和每列是否已经有棋子,board 则表示棋盘的状态。在尝试放置棋子时,需要排除掉无法放置的位置,即已经有棋子的行和列,以及棋盘上标记为 '.' 的位置。当放置了 k 个棋子时,即可计数一次方案数。注意,在回溯时需要将之前标记为已使用的行和列重新标记为未使用。 需要注意的是,在 Python 中,递归深度的默认限制为 1000,可能无法通过本。可以通过以下代码来解除限制: ```python import sys sys.setrecursionlimit(100000) ``` 完整代码如下:
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