python--用回溯法(子集树)解n皇后问题

本文介绍了一种解决N皇后问题的方法,使用回溯算法在N×N的棋盘上放置N个皇后,确保任意两个皇后不在同一行、列或对角线上。文中详细展示了核心代码及其实现过程。

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n皇后问题:如何能够在 n×n 的国际象棋棋盘上放置n个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后。为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。

def backTrack(t,n):#核心代码
    if t == n:
        outPut()
        return
    else:
        for i in range(n):
            a[t],a[i]=a[i],a[t]#通过不断的交换找到所有可能解
            if(legal(t)):
                backTrack(t+1,n)
            a[t],a[i]=a[i],a[t]
def outPut():#自定义输出函数
    global count
    count+=1
    print(str(count) + ":")#表示第n个解
    for i in range(n):
        print(('(%d,%d)' % (i,a[i]+1)),end=' ')
    print()
def legal(t):#判断是否在一条斜线上
    for i in range(t):
        if abs(t - i) == abs(a[t] - a[i]):
            return False
    return True
if __name__ == '__main__':
    n=int(input())
    a=[i for i in range(n)]
    count=0
    backTrack(0,n)
<think>嗯,用户想了N皇后问题空间树及其结构,还有相关的数据结构和算法表示。首先,我需要回忆一下N皇后问题的基本要求,就是在一个N×N的棋盘上放置N个皇后,使得它们互相不能攻击,也就是不在同一行、列或对角线上。 空间树应该指的是回溯算法中用来表示所有可能的结构。比如4皇后问题,每个皇后的位置可以看作树的一个分支。每个节点可能代表一个部分,比如放置了前k个皇后,然后子节点是第k+1个皇后的可能位置。不过这里要注意,空间树的结构可能会因为剪枝策略的不同而有所变化。 根据引用[2],4皇后问题空间树结构是排列树,因为每个皇后必须放在不同的列,所以的形式是排列,比如(x1, x2, x3, x4),其中xi表示第i行皇后所在的列。排列树的特点是每个节点的子节点代表不同的列选择,且不能重复,所以总共有4!个状态。这说明空间树的结构是排列树,而不是子集树或者其他类型。 接下来,数据结构方面,通常会用数组或者列表来存储当前皇后的位置。比如用一个数组queens,其中queens[i]表示第i行皇后所在的列。这样在回溯的时候,可以方便地检查冲突。 算法表示的话,回溯法是常用的方法。递归地尝试每一行放置皇后,并检查当前位置是否与之前放置的皇后冲突。如果冲突就剪枝,不再继续探索该分支。这样可以有效减少搜索空间。引用[3]提到Python实现的回溯算法,应该就是这样的思路。 需要空间树的层次结构,根节点是空棋盘,每层代表放置一个皇后,每个分支对应一个可能的列位置。剪枝发生在发现当前放置导致冲突的时候,这时就不再继续向下搜索,直接回溯。例如,在第三层发现第三个皇后的位置与前两个冲突,就剪掉这个分支,不再考虑第四层的可能。 可能用户还不太明白排列树和子集树的区别。排列树是元素不能重复的排列,而子集树是元素可以选或不选。比如0-1背包问题用的是子集树,而旅行商问题用的是排列树。N皇后问题因为每个皇后必须放在不同的列,所以是排列,因此空间树是排列树。 另外,引用[1]提到不同法的方案,每个方案对应不同的排列,这也支持了排列树的结构。同时,引用[3]中的代码应该会展示如何通过回溯来生成所有有效,其中使用数组来记录列位置,并通过检查对角线等条件进行剪枝。 最后,可能需要考虑如何用树结构来可视化这个过程,比如每个节点代表一个部分,边代表选择某一列,叶子节点代表完整的有效。不过实际算法中并不会显式构建整个树,而是通过递归隐式地遍历可能的路径,并通过剪枝跳过无效的部分。 总结一下,空间树的结构是排列树,每个节点的分支对应不同的列选择,数据结构使用数组存储列位置,算法是回溯法,通过递归和剪枝来高效搜索空间。</think>### N皇后问题空间树析 #### 一、空间树定义 N皇后问题空间树是一种**排列树**,表示所有可能的皇后位置排列组合。每个节点代表一个部分,即前$k$个皇后的合法位置,而分支代表在第$k+1$行尝试放置皇后的不同列位置[^2]。 #### 二、树结构特点 1. **根节点**:空棋盘,未放置任何皇后。 2. **层级关系**:第$i$层对应第$i$行的皇后放置选择。 3. **分支条件**:每个节点的子节点数量为剩余可选的列数(需满足不冲突条件)。 4. **剪枝操作**:当某列或对角线存在冲突时,直接剪掉该分支,停止向下搜索。 例如,4皇后问题空间树共有$4! = 24$个叶子节点(完整),但通过剪枝可大幅减少搜索路径[^2]。 #### 三、数据结构与算法表示 1. **核心数据结构**: - 使用一维数组`queens[]`存储皇后位置,`queens[i]`表示第$i$行皇后所在的列。 - 辅助集合或布尔数组记录已占用的列和对角线。 2. **回溯算法步骤**: ```python def backtrack(row, n, queens, cols, diag1, diag2, res): if row == n: res.append(generate_board(queens)) return for col in range(n): if col not in cols and (row - col) not in diag1 and (row + col) not in diag2: queens[row] = col cols.add(col) diag1.add(row - col) diag2.add(row + col) backtrack(row + 1, n, queens, cols, diag1, diag2, res) cols.remove(col) # 撤销选择 diag1.remove(row - col) diag2.remove(row + col) ``` - **冲突检测**:通过列集合`cols`和两个对角线集合`diag1`(主对角线)、`diag2`(副对角线)实现$O(1)$时间复杂度的冲突判断[^3]。 - **剪枝条件**:若当前列或对角线已被占用,跳过该分支。 #### 四、复杂度分析 - **时间复杂度**:理论上为$O(n!)$,但剪枝后实际复杂度显著降低。 - **空间复杂度**:$O(n)$,主要由递归栈和辅助集合决定。 #### 五、可视化示例(以4皇后为例) ```mermaid graph TD root((根节点)) --> L1_1[第1行第1列] root --> L1_2[第1行第2列] root --> L1_3[第1行第3列] root --> L1_4[第1行第4列] L1_1 --> L2_2[第2行第3列] %% 剪枝后有效分支 L2_2 --> L3_4[第3行第4列] %% 继续剪枝 L3_4 --> L4_1[第4行第2列] %% 合法 ```
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