51.N皇后

本文探讨了经典的N皇后问题,提供了详细的C++代码实现,包括深度优先搜索(DFS)算法的应用,以及如何判断皇后之间的冲突,最终输出所有可能的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

n 皇后问题研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。

在这里插入图片描述
上图为 8 皇后问题的一种解法。

给定一个整数 n,返回所有不同的 n 皇后问题的解决方案。

每一种解法包含一个明确的 n 皇后问题的棋子放置方案,该方案中 ‘Q’ 和 ‘.’ 分别代表了皇后和空位。

示例:

输入: 4
输出: [
[".Q…", // 解法 1
“…Q”,
“Q…”,
“…Q.”],

["…Q.", // 解法 2
“Q…”,
“…Q”,
“.Q…”]
]
解释: 4 皇后问题存在两个不同的解法。

解题思路:
典型DFS问题,分三个函数进行解,第一,判断两个皇后是否兼容,第二,dfs+第一个函数寻找皇后位置,第三输出格式的规范。
C++代码:
class Solution
{
public:
vector<vecvtor>solveNQueens(int n)
{
if(n<=0)return vector<vector>();
if(n1)return vector<vector>(1,‘Q’);
N=n;
Queens=vector(n,0);//初始化的N个皇后的位置都在每一行的第一个
dfs(0);
vectorMAP;
vector<vector>MAPs;
for(i=1;i<=res.size();i++)
{
for(j=1;j<=N;j++)
MAP.push_back(int2str(res[i-1][j-1],N));
MAPS.push_back(MAP);
MAP.clear();
}
return MAPs;
}
private:
int N;
vector<vector>res;
vectorQueens;
bool isOk(pair<int,int>a,pair<int,int>b)//判断位置是否重叠或者冲突
{
if(a.first
b.first)return false;
if(a.secondb.second)return false;
if(abs(a.first-b.first)abs(a.second-b.second))return false;
return true;
}
void dfs(int num)//深度优先搜索
{
int i,j;
pair<int,int>a,b;
if(num
0)
{
for(int i=0;i<N;i++)
{
dfs(num+1);
Queens[num]++;//第num个皇后的位置,从1开始,++
}
}
if(num>0&&num<N-1)
{
for(int i=0;i<N;++i)
{
Queens[num]=i;
a.pair<int,int>(num,Queens[num]);
//判断第num个皇后与前面皇后的兼容问题
bool sgn=true;
for(j=0;j<num;j++)
{
b=pair<int,int>(j,Queens[j]);
if(!isOk(a,b)){sgn=false;break;}
}
if(sgn
true)dfs(num+1);
}
}
if(num==N-1)//到达最后一个皇后
{
for(i=0;i<N;++i)
{
Queens[num]i;
a=pair<int,int>(num,Queens[num]);
bool sgn=true;
for(j=0;j<num;j++)
{
b=pair<int,int>(j,Queens[j]);
if(!isOk(a,b)){sgn=false;break;}
}
if(sgn
true)
{
vectorroad;
for(j=0;j<=N;j++)
road.push_back(Queens[j-1]);
res.push_back(road);
}
}
}
return;
}
string int2str(int pos,int N)
{
return string(pos,’.’)+string(1,‘Q’)+string(N-(pos+1),’.’);
}
};

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值