leetcode 51. N-Queens

本文介绍了一种解决N皇后问题的有效方法,通过回溯算法找到所有可能的放置方案,使得N个皇后在N×N的棋盘上互不攻击。

The n-queens puzzle is the problem of placing n queens on an n×n chessboard such that no two queens attack each other.

Given an integer n, return all distinct solutions to the n-queens puzzle.

Each solution contains a distinct board configuration of the n-queens' placement, where 'Q' and '.' both indicate a queen and an empty space respectively.

For example,
There exist two distinct solutions to the 4-queens puzzle:

[
 [".Q..",  // Solution 1
  "...Q",
  "Q...",
  "..Q."],

 ["..Q.",  // Solution 2
  "Q...",
  "...Q",
  ".Q.."]
]
[solution]
 1 vector<vector<string> > result;
 2     vector<vector<string> > solveNQueens(int n) 
 3     {
 4         if (n <= 0)
 5             return result;
 6         vector<int> mark(n, 0);
 7         
 8         NQueen(mark, n, 0);
 9         return result;
10     }
11     
12     void NQueen(vector<int> &mark, int n, int row)
13     {
14         if (row == n) // get a solution
15         {
16             vector<string> strRow;
17             for (int i = 0; i < n; i++)
18             {
19                 string str;
20                 for (int j = 0; j < n; j++)
21                     if (mark[i] == j)
22                         str.push_back('Q');
23                     else
24                         str.push_back('.');
25                 strRow.push_back(str);
26             }
27             result.push_back(strRow);
28             return;
29         }
30         
31         for (int i = 0; i < n; i++)
32         {
33             mark[row] = i;
34             if (check(mark, row))
35                 NQueen(mark, n, row + 1);
36         }
37     }
38     
39     bool check(vector<int> mark, int row)
40     {
41         for (int i = 0; i < row; i++)
42         {
43             if (mark[i] == mark[row] || abs(mark[i] - mark[row]) == (row - i))
44                 return false;
45         }
46         return true;
47     }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ym65536/p/4321663.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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