POJ 1321 简单dfs

本文介绍了一种解决特定棋盘问题的方法,通过放置k个棋子使得它们在棋盘上不同行不同列。使用C++实现深度优先搜索算法,探讨了如何避免重复计算并给出了完整的代码示例。

1、POJ 1321  棋盘问题   

2、总结:

题意:给定棋盘上放k个棋子,要求同行同列都不重。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#define max(a,b) a>b?a:b
#define F(i,a,b) for (int i=a;i<=b;i++)
#define mes(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define INF 0x3f3f3f3f
#define LL long long
using namespace std;
const int N=10010,MAX=1000100;

int n,k,sum;
int col[15];
char mapn[15][15];

void dfs(int cow,int kk)
{
    F(i,1,n){
        if(mapn[cow][i]=='#'&&!col[i]){
            if(kk==1)sum++;
            else {
                col[i]=1;
                F(begin,cow+1,n-kk+2){    //即从begin这行开始到n-kk+2行都作为本次dfs的起始行,这样才可保证不遗漏不重复
                    dfs(begin,kk-1);
                }
                col[i]=0;
            }
        }
    }
    return ;
}

int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&n,&k))
    {
        if(n==-1&&k==-1)break;
        F(i,1,n)F(j,1,n)
            cin>>mapn[i][j];
        mes(col,0);
        sum=0;
        F(i,1,n-k+1){   //依次搜第1到n-k+1行,即第1个棋子在第1到n-k+1行里选
            dfs(i,k);   
        }
        cout<<sum<<endl;
    }

    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/sbfhy/p/5895990.html

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