[刷题]N-Queens II

本文详细介绍了如何使用递归方法解决N皇后问题,并通过一个具体的类Solution展示了求解过程,包括验证皇后位置是否冲突的逻辑。

[LintCode]N-Queens II

class Solution {
    /**
     * Calculate the total number of distinct N-Queen solutions.
     * @param n: The number of queens.
     * @return: The total number of distinct solutions.
     */
    public static int sum;
        
    public int totalNQueens(int n) {
        sum = 0;
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        helper(list, n);
        return sum;
    }
    
    /**
     * 递归方法
     * @param list : 已确定的queen的位置
     * @param n : queen的总个数
     */
    private void helper(ArrayList<Integer> list, int n) {  
        // 退出条件,控制树的深度  
        if (list.size() == n) {  
            sum++;  // 找到一个解
            return;  
        }  
          
        for (int i = 0; i < n; i++) {  
            // 控制分支  
            if (!isValid(list, i)) {  
                continue;  
            }  
            list.add(i);  
            helper(list, n);  
            list.remove(list.size() - 1);  
        }  
        return;  
    }  
    
    /**
     * 判断是queen是否可以相互攻击
     * @param list : 已确定的queen的位置
     * @param col : 新的一行中queen的位置
     */
    private boolean isValid(ArrayList<Integer> list, int col) {  
        if (list.size() == 0) {  
            return true;  
        }  
        for (int i = 0; i < list.size(); i++) {  
            if (list.get(i) == col) {  
                return false;  
            }  
            // 列 - 行
            if (list.get(i) - i == col - list.size()) {  
                return false;  
            }  
            // 列 + 行
            if (list.get(i) + i == col + list.size()) {  
                return false;  
            }  
        }  
        return true;  
    }  
};



独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“独立储能的现货电能量与调频辅助服务市场出清协调机制”展开,提出了一种基于Matlab代码实现的优化模型,旨在协调独立储能系统在电力现货市场与调频辅助服务市场中的联合出清问。文中结合鲁棒优化、大M法和C&CG算法处理不确定性因素,构建了多市场耦合的双层或两阶段优化框架,实现了储能资源在能量市场和辅助服务市场间的最优分配。研究涵盖了市场出清机制设计、储能运行策略建模、不确定性建模及求解算法实现,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和经济性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力市场、储能调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究独立储能在多电力市场环境下的协同优化运行机制;②支撑电力市场机制设计、储能参与市场的竞价策略分析及政策仿真;③为学术论文复现、课研究和技术开发提供可运行的代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的Matlab代码与算法原理同步学习,重点关注模型构建逻辑、不确定性处理方式及C&CG算法的具体实现步骤,宜在掌握基础优化理论的前提下进行深入研读与仿真调试。
### LeetCode 推荐列表与学习路径 在 LeetCode 上进行时,制定一个合理的计划非常重要。以下是一个基于算法分类的学习路径和推荐目列表[^1]: #### 学习路径 1. **基础算法理论** 在开始之前,建议先通过视频或书籍了解基本的算法理论。例如,分治法、贪心算法、动态规划、二叉搜索树(BST)、图等概念[^1]。 2. **数据结构基础** 熟悉常见的数据结构,包括数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等。确保对这些数据结构的操作有深刻理解。 3. **分模块** 按照以下顺序逐步深入: - 树:从简单的遍历问(如前序、中序、后序遍历)开始,逐渐过渡到复杂问(如二叉搜索树验证、平衡二叉树等)。 - 图与回溯算法:学习图的表示方法(邻接矩阵、邻接表),并练习深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。结合回溯算法解决组合问、排列问等。 - 贪心算法:选择一些经典的贪心问(如活动选择问、区间覆盖问)进行练习。 - 动态规划:从简单的 DP 问(如爬楼梯、斐波那契数列)入手,逐步掌握状态转移方程的设计技巧。 4. **策略** 时优先选择简单或中等难度的目,并关注通过率较高的目。这有助于建立信心并巩固基础知识[^1]。 #### 推荐目列表 以下是按算法分类的 LeetCode 目推荐列表: 1. **树** - [104. 二叉树的最大深度](https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/) - [94. 二叉树的中序遍历](https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/) - [236. 二叉树的最近公共祖先](https://leetcode-cn.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/) 2. **图与回溯** - [79. 单词搜索](https://leetcode-cn.com/problems/word-search/) - [51. N皇后](https://leetcode-cn.com/problems/n-queens/) - [78. 子集](https://leetcode-cn.com/problems/subsets/) 3. **贪心** - [455. 分发饼干](https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies/) - [135. 分发糖果](https://leetcode-cn.com/problems/candy/) - [406. 根据身高重建队列](https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height/) 4. **动态规划** - [70. 爬楼梯](https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/) - [53. 最大子数组和](https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/) - [300. 最长递增子序列](https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/) #### 示例代码 以下是一个简单的动态规划问示例——“不同路径”[^3]: ```python def uniquePaths(m, n): dp = [[1] * n for _ in range(m)] for i in range(1, m): for j in range(1, n): dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] return dp[-1][-1] # 测试用例 print(uniquePaths(3, 2)) # 输出:3 ``` ###
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