八皇后问题(dfs)

这篇博客探讨了经典的八皇后问题,旨在通过深度优先搜索(DFS)算法找到所有可能的解决方案。文章介绍了问题背景,阐述了输入和输出格式,并提供了示例输入和输出。在代码部分,博主给出了实现DFS解决八皇后问题的详细代码,可以生成第b个解的皇后串,对于输入的b值(1到92之间),程序将输出对应的皇后串排列。

Problem Description

会下国际象棋的人都很清楚:皇后可以在横、竖、斜线上不限步数地吃掉其他棋子。如何将8个皇后放在棋盘上(有8 * 8个方格),使它们谁也不能被吃掉!这就是著名的八皇后问题。 对于某个满足要求的8皇后的摆放方法,定义一个皇后串a与之对应,即a=b1b2...b8,其中bi为相应摆法中第i行皇后所处的列数。已经知道8皇后问题一共有92组解(即92个不同的皇后串)。给出一个数b,要求输出第b个串。串的比较是这样的:皇后串x置于皇后串y之前,当且仅当将x视为整数时比y小。

 

Input

第1行是测试数据的组数n,后面跟着n行输入。每组测试数据占1行,包括一个正整数b(1 <= b <= 92)

 

  Output

n行,每行输出对应一个输入。输出应是一个正整数,是对应于b的皇后串

 

  Sample Input

2
1
92

 

  Sample Output

15863724
84136275

 

代码:


                
### 八皇后问题DFS C++实现 八皇后问题是经典的回溯算法应用之一,其目标是在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任意两个皇后都不能互相攻击。这意味着任何两个皇后都不可以位于同一行、同一列或者同一条斜线上。 以下是基于深度优先搜索 (DFS) 的 C++ 实现代码: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 8; int board[N]; // 存储每一行皇后的列位置 bool col[N], diag1[2 * N], diag2[2 * N]; // 记录列和两条对角线的状态 void solve(int row, int &count) { if (row == N) { // 如果已经放满8个皇后,则找到一个解 count++; cout << "Solution #" << count << ": "; for (int i = 0; i < N; ++i) { cout << board[i] + 1 << ' '; // 输出每个皇后所在的列号(从1开始) } cout << endl; return; } for (int c = 0; c < N; ++c) { // 尝试在当前行的每一列放置皇后 if (!col[c] && !diag1[row + c] && !diag2[row - c + N]) { // 判断当前位置是否安全 board[row] = c; // 放置皇后 col[c] = true; // 占用该列 diag1[row + c] = true; // 占用左下到右上的对角线 diag2[row - c + N] = true; // 占用左上到右下的对角线 solve(row + 1, count); // 继续处理下一行 col[c] = false; // 还原状态 diag1[row + c] = false; diag2[row - c + N] = false; } } } int main() { int solutionCount = 0; solve(0, solutionCount); cout << "Total solutions: " << solutionCount << endl; return 0; } ``` #### 关键点解释 上述程序利用了三个布尔型数组 `col`、`diag1` 和 `diag2` 来记录列以及两种类型的对角线是否已经被占用。这些标记帮助我们快速判断某个位置是否适合放置皇后[^1]。 当尝试放置皇后时,如果发现某列或某条对角线已被其他皇后占据,则跳过此位置并继续寻找下一个可能的位置。一旦成功放置了一个皇后,就递归调用函数去处理下一排。这种策略正是典型的 **深度优先搜索** 思想的应用[^2]。 #### 时间复杂度分析 由于每次都需要检查最多N种可能性,并且共有N层递归调用,因此最坏情况的时间复杂度为 O(N!)。然而,在实际运行过程中会因为剪枝操作而减少不必要的计算量,从而提高效率。
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