程序猿必须知道的算法(第一弹)回溯法

本文介绍如何利用回溯法解决国际象棋皇后问题,即在一个 N*N 的棋盘上放置 N 个皇后,使得它们不能互相攻击的方法。通过逐步配置棋盘每一行的皇后位置,确保每行、每列和每条对角线上只有一个皇后,从而找到所有可能的布局。具体实现包括配置每一行皇后、回溯检查可行性以及更新布局以寻找所有解决方案。

觉得自己的算法还不够灵活,作为一个程序员,算法就是内功心法!你的招式再花哨,你会的招式再多,没有强大的内功支持,那也只是一个花瓶。

从今天开始 Dz 决定每周都更新一篇有关于算法学习的文章,练好内功。


问题:求在一个N*N的国际象棋棋盘上 可以防止N个皇后不能相互捕捉到的所有布局。


思考:玩过国际象棋的都应该知道,皇后是众多棋子中 攻击范围最广的

上下左右 加上 斜向 都可以攻击到!


既然这样,每行每列 每条斜线都只有一个皇后。


这边就要用到 回溯法 

算法基本思想:

在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先搜索的策略,从根结点出发深度探索解空间树。当探索到某一结点时,要先判断该结点是否包含问题的解,如果包含,就从该结点出发继续探索下去,如果该结点不包含问题的解,则逐层向其祖先结点回溯。(其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜索算法)。 若用回溯法求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束。 而若使用回溯法求任一个解时,只要搜索到问题的一个解就可以结束。


具体思路:

首先,我们先配置第0行 ,(我们根据计算机的习惯,计数从0开始,而不是1)配一个位置,当然那个位置都是合理的,因为它是第一个。

然后配置第1行,因为第0行的棋子的影响,第1行有2个或者3个位置是不可用的,配置到可行的位置。

.............

就这样一直配置到N-1行!这样就得到了一个可行的布局了!


然后怎么办呢?这是关键!

然后我们不懂前面的行,只动 N-1 行的棋子,看看能不能配置到其他可行的位置,如果可以就又得到一种布局,如果没了其他可行的位置,就改动N-2的布局位置.....一只这样循环,直到第0行的每个位置都没用过,便得到了所有的布局!

大功告成!


代码实现过程:


参考代码:<收集于网上>

# include <stdio.h> # include <stdlib.h> # define MAXN 20 int n,m,good; int col[MAXN+1],a[MAXN+1],b[2*MAXN+1],c[2*MAXN+1]; void main() 
{ int j; char awn; printf(“Enter n: “); scanf(“%d”,&n); for (j=0;j<=n;j++) a[j]=1; for (j=0;j<=2*n;j++) cb[j]=c[j]=1; m=1; col[1]=1; good=1; col[0]=0; do { if (good) if (m==n) { printf(“列\t行”); for (j=1;j<=n;j++) printf(“%3d\t%d\n”,j,col[j]); printf(“Enter a character (Q/q for exit)!\n”); scanf(“%c”,&awn); if (awn==’Q’||awn==’q’) exit(0); while (col[m]==n) { m--; a[col[m]]=b[m+col[m]]=c[n+m-col[m]]=1; } col[m]++; } else { a[col[m]]=b[m+col[m]]=c[n+m-col[m]]=0; col[++m]=1; } else { while (col[m]==n) { m--; a[col[m]]=b[m+col[m]]=c[n+m-col[m]]=1; } 
col[m]++; } good=a[col[m]]&&b[m+col[m]]&&c[n+m-col[m]]; } while (m!=0); } 







基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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