棋盘问题

本文介绍了一种算法,用于解决在给定形状的棋盘上摆放棋子的问题,要求棋子不能在同一行或同一列。通过深度优先搜索(DFS)实现,详细展示了如何计算所有可能的摆放方案。

题目链接

Description

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

Source

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 using namespace std;
 4 int n,k,num,ans,vis[10];
 5 char arr[10][10];
 6 void dfs(int row,int num){
 7     if(num >= k){
 8         ans++;
 9         return;
10     }
11     if(row >= n)
12         return;
13     for(int r = row;r < n;r++)
14         for(int col = 0;col < n;col++){
15             if(arr[r][col] == '#' && !vis[col]){
16                 vis[col] = true;
17                 dfs(r + 1,num + 1);
18                 vis[col] = false;
19             }
20         }
21     return;
22 }
23 int main(){
24     while(~scanf("%d %d",&n,&k)){
25         if(n == -1 && k == -1)
26             break;
27         getchar();
28         for(int i = 0;i < n;i++){
29             for(int j = 0;j < n;j++)
30                 scanf("%c",&arr[i][j]);
31             getchar();
32         }
33         ans = 0;
34         dfs(0,0);
35         printf("%d\n",ans);
36     }
37     return 0;
38 }
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Luckykid/p/10006101.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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