Checker Challenge

本文介绍了一种解决N皇后问题的有效方法,通过递归搜索和冲突检查算法来找到所有可行的解决方案。给出了一个具体的实现代码示例,并展示了如何避免棋子放在同一行、列及对角线上。

题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/visitOriginUrl.action?id

题意:N*N的棋盘上要摆N个棋子,不能同行同列同对角线,输出前三种摆法(列),最后一行输出一共有多少钟摆法。

         案例:

         input

         6

         output

         2 4 6 1 3 5

         3 6 2 5 1 4

         4 1 5 2 6 3

         4

思路分析:

          这就是一个n皇后的问题,判断条件为不在同一对角线,不再同列,刚开始用的是两重循环,发现会超时,于是利用二维数组直接判断。

          主对角线标识y-x可能为负,存取时要加上n。二维数组要记得清零。

          注意:二维数组要够大。   

源代码如下:

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstring>
 3 #define maxn 100
 4 using namespace std;
 5 int c[maxn],vis[3][maxn];
 6 int count=0,N;
 7 void search(int x)
 8 {
 9     if(x==(N+1))          //递归边界
10     {
11         count++;              
12         if(count<=3)
13         {
14             cout<<c[1];
15             for(int j=2;j<=N;j++)
16                 cout<<" "<<c[j];
17             cout<<endl;
18         }
19     }
20     else
21         for(int i=1;i<=N;i++)
22             if(!vis[0][i]&&!vis[1][x+i]&&!vis[2][x-i+N])        //判断
23             {
24                 c[x]=i;
25                 vis[0][i]=vis[1][x+i]=vis[2][x-i+N]=1;
26                 search(x+1);
27                 vis[0][i]=vis[1][x+i]=vis[2][x-i+N]=0;         //一定要改回来
28             }
29 
30 }
31 int main()
32 {
33     cin>>N;
34     memset(vis,0,sizeof(vis));
35     search(1);
36     cout<<count<<endl;
37     return 0;
38 }

 

      

转载于:https://www.cnblogs.com/q-c-y/p/4694164.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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