深度搜索--poj1321 棋盘问题

深度搜索解决:poj 1321 棋盘问题

基础入门题  https://vjudge.net/contest/215603#problem/A

题目描述:

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

AC code:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;

int ans=0,n=0;
char Map[10][10];
bool flag[8];

void dfs(int now,int k)         
{
    if(k==0)
    {
        ans++;
        return ;
    }
    if(now==n)
    {
        return ;
    }
    for(int col=0;col<n;col++)
    {
        if(!flag[col]&&Map[now][col]=='#')
        {
            flag[col]=true;
            dfs(now+1,k-1);
            flag[col]=false;         //对于这个问题,必须在执行之后吧flag的值重置为真,但是对于其他的连通单向问题则是不用。后面的会有例题;
        }
    }
    dfs(now+1,k);
}

int main()
{
    int k;
    while(1)
    {
        scanf("%d %d",&n,&k);
        if(n==-1&&k==-1)  break;

        memset(Map,'.',sizeof(Map));    //memset()函数是一个比较实用的函数,在include<cstring>头文件中,可以给字符数组做初始化;memset(数组名, 字符的ASCII码值, 数组的大小(通常用sizeof来表示));
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<n;j++)
            {
                cin>>Map[i][j];
            }
        }

        memset(flag,false,sizeof(flag));
        ans=0;
        dfs(0,k);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}

 

TIP:

对于深度搜索一般会有那么两种思路,一种就是把dfs函数设为void型的,这种函数一般是求解可行解的或者最优解的(最优解可以取最大或者最小,个人觉得与广搜的思想大同小异吧),而dfs函数类型设为bool类型的,一般就是

求解单一解,或者问题只有单一解的,比如之前博客里面的迷宫问题就是bool型的dfs,这样的dfs递归调用,会根据返回值,也就是true或false来确定下一步怎么执行。而void不用,因为void

只收集可行解,如果不符合条件,直return ;即可.

 

转载于:https://www.cnblogs.com/myxdashuaige/p/8653308.html

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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