N皇后问题

N皇后问题的算法实现与解决方案
本文详细介绍了N皇后问题的求解方法,通过DFS深度优先搜索算法结合位运算优化,有效解决了N皇后问题的不同放置数量计算。针对每行皇后放置情况,逐列检查与已放置皇后的冲突,确保不违反不相互攻击的规则。代码示例清晰展示了从N=1到N=10的解法,为读者提供了实际应用的参考。

N皇后问题

Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 32768/32768K (Java/Other)
Total Submission(s) : 33   Accepted Submission(s) : 27
Problem Description
在N*N的方格棋盘放置了N个皇后,使得它们不相互攻击(即任意2个皇后不允许处在同一排,同一列,也不允许处在与棋盘边框成45角的斜线上。
你的任务是,对于给定的N,求出有多少种合法的放置方法。

 

Input
共有若干行,每行一个正整数N≤10,表示棋盘和皇后的数量;如果N=0,表示结束。
 

Output
共有若干行,每行一个正整数,表示对应输入行的皇后的不同放置数量。
 

Sample Input
1 8 5 0
 

Sample Output
1 92 10 C语言程序代码

/*首先介绍求对角线的方法。x-y求主对角线   x+y求副对角线 举例:(1,1)  (,2,2) (3,3)这些点的x-y都相等,所以能连接成主对角线。同理(1,2) (2,3) (3,4)这些点x-y也相等,也能连成主对角线。 (1,2) (2,1)与(1,3) (2,2),(3,1)这些点的x+y都相等,这些点能连成副对角线。

解题思路: n皇后问题,就是考虑皇后放置的位置,对于每一行,需要枚举每个可以放置皇后的位置,我们需要判断当前位置(第i 行)是否满足条件,即判断这个位置是否与放置好的前i-1行的皇后的位置相冲突,如果冲突,说明这个位置不合适;则跳到下一列 (注意是列),若还是冲突,继续跳到下一列,直到最后一列,如果最后一列也不能放置,则说明此时放置方法出错,则回到上一个皇 后向之前放置的下一列重新放置。  否则的话,就可以枚举下一行皇后的位置,直至第n行。 */ #include<stdio.h> #include<string.h> #include<math.h> int cnt,a[11],b[11],n,x; void dfs(int x) {  int i,j,flag;  if(x==n+1)//当放置的皇后超过n时,可行解个数加1   cnt++;  else  {   for(i=1;i<=n;i++)   {    flag=1;    b[x]=i;//将第x个皇后放在第i列    for(j=1;j<x;j++)    {     if(b[x]==b[j]||(b[x]-x==b[j]-j)||(b[x]+x==b[j]+j))//判断与上一个皇后是否冲突     {      flag=0;      break;     }    }    if(flag)//不冲突则进行下一行枚举,冲突则皇后的位置挪到下一列     dfs(x+1);   }  } } void f()//注意打表,不打表超时 {  for(n=1;n<=10;n++)  {   cnt=0;   dfs(1);   a[n]=cnt;  } } int main(){  f();  while(scanf("%d",&n),n)   printf("%d\n",a[n]);   return 0; }

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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