分治法之棋盘覆盖

一、问题描述 

在一个2k x 2k ( 即:2^k x 2^k )个方格组成的棋盘中,恰有一个方格与其他方格不同,称该方格为一特殊方格,且称该棋盘为一特殊棋盘。在棋盘覆盖问题中,要用图示的4种不同形态的L型骨牌覆盖给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何2L型骨牌不得重叠覆盖。



二、算法思路

 实现的基本原理是将2^k * 2^k的棋盘分成四块2^(k - 1) * 2^(k - 1)的子棋盘,特殊方格一定在其中的一个子棋盘中,如果特殊方格在某一个子棋盘中,继续递归处理这个子棋盘,直到这个子棋盘中只有一个方格为止如果特殊方格不在某一个子棋盘中,将这个子棋盘中的相应的位置设为骨牌号,将这个无特殊方格的了棋盘转换为有特殊方格的子棋盘,然后再递归处理这个子棋盘。


值得一提的是如何确定一个2^k * 2^k的有特殊块的棋盘呢? 1)棋盘左上角的坐标 2)棋盘中特殊块的坐标  3)k的数值

 

这样一个大的棋盘被 划分成A B C D四个小的棋盘,依次判断特殊块(红色)是否在子棋盘中,若在子棋盘中,则直接递归求解该棋盘。

若不在子棋盘中,则在把“相应”的块标记为特殊块(黄色),再继续递归求解。

递归的边界条件是该棋盘中只有一个块。



伪代码描述:

static int count=0;

void  chessboard(int startx, int starty ,int specialx , int speialy,  int size)

{

mid=size/2;//将棋盘划分为4个大小为mid的子棋盘

++count;

if(特殊块在A中)

 chessboard(startx, starty , specialx , specialy, mid)

else

array[startx+mid-1][starty+mid-1]=count;//置位黄色

chessboard(startx,starty,startx+mid-1,starty+mid-1,mid);


if(特殊块在B中)

chessboard(startx,starty+mid, specialx, specialy, mid);

else

array[startx+mid-1][starty+mid]=count;

chessboard(startx,starty+mid,startx+mid-1,starty+mid,mid);

if(特殊块在C中)

chessboard(startx+mid, starty ,specialx,specialy,mid);

else

array[startx+mid][starty+mid-1]=count;

chessboard(startx+mid,starty,startx+mid,starty+mid-1,mid);



if(特殊块在D中)

chessboard(startx+mid,starty+mid,specialx,specialy,mid);

else

array[startx+mid][starty+mid]=count;

chessboard(startx+mid,starty+mid,startx+mid,starty+mid,mid);

}

三、代码实现


#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace std;

int k;
int size; 
static int count=0;
int arr[100][100];

void chessboard(int startx,int starty, int specialx, int specialy, int size)
{
	int mid=size/2;
	int t=++count;
	if(size==1)
			return ;

	if(specialx<startx+mid&&specialy<starty+mid)
		chessboard(startx,starty,specialx,specialy,mid);
	else
	{
		arr[startx+mid-1][starty+mid-1]=t;
		chessboard(startx,starty,startx+mid-1,starty+mid-1,mid);
	}

	if(specialx<startx+mid&&specialy>=starty+mid)
		chessboard(startx,starty+mid,specialx,specialy,mid);
	else
	{
		arr[startx+mid-1][starty+mid]=t;
		chessboard(startx,starty+mid,startx+mid-1,starty+mid,mid);
	}

	if(specialx>=startx+mid&&specialy<starty+mid)
		chessboard(startx+mid,starty,specialx,specialy,mid);
	else
	{
		arr[startx+mid][starty+mid-1]=t;
		chessboard(startx+mid,starty,startx+mid,starty+mid,mid);
	}

	if(specialx>=startx+mid&&specialy>=starty+mid)
		chessboard(startx+mid,starty+mid,specialx,specialy,mid);
	else
	{
		arr[startx+mid][starty+mid]=t;
		chessboard(startx+mid,starty+mid,startx+mid,starty+mid,mid);
	}
}


int main()
{
	memset(arr,0,sizeof(int)*100*100);
	cin>>k;
	size=(int)pow((double)2,(double)k);
	chessboard(0,0,0,0,size);
	int i,j;
	for(i=0;i<size;i++)
	{
		for(j=0;j<size;j++)
		{
			cout<<arr[i][j]<<" ";
		}
		cout<<endl;
	}

	return 0;
}


为什么不是 

0 2 3 3

2 2 1 3

4 1 1 5

4 4 5 5


这是因为第13行代码int t=++count的位置

如果将13行代码放在15行之后,就可以得到如下结果




棋盘,使得特殊方格恰好被覆盖且每个骨牌恰好覆盖两个方格。下面给出种分治算法的思路: 1. 找到特殊方格所在的象限(即左上、左下、右上、右下),并确定该象限内的一个角作为新的特殊方格2. 用一个 L 骨牌覆盖该角和另外三个角中的两个。 3. 将棋盘分成四个子棋盘,分别递归地进行覆盖。 4. 当棋盘大小为 2x2 时,直接覆盖即可。 代码实现如下: ``` def cover(board, tr, tc, dr, dc, size, tile_num): """ board: 棋盘 tr, tc: 左上角的坐标 dr, dc: 特殊方格的坐标 size: 棋盘大小 tile_num: 骨牌编号 """ global tile_count if size == 1: return # 找到特殊方格所在的象限 s = size // 2 if dr < tr + s and dc < tc + s: # 左上象限 new_dr, new_dc = tr + s - 1, tc + s elif dr < tr + s and dc >= tc + s: # 右上象限 new_dr, new_dc = tr + s - 1, tc + s - 1 elif dr >= tr + s and dc < tc + s: # 左下象限 new_dr, new_dc = tr + s, tc + s else: # 右下象限 new_dr, new_dc = tr + s, tc + s - 1 # 覆盖 L 骨牌 tile_count += 1 t = tile_num + tile_count board[tr + s - 1][tc + s - 1], board[new_dr][new_dc] = t, t board[tr + s][tc + s - 1], board[tr + s][tc + s] = t, t # 递归处理四个子棋盘 cover(board, tr, tc, new_dr, new_dc, s, tile_num) cover(board, tr, tc + s, tr + s - 1, tc + s, s, tile_num) cover(board, tr + s, tc, tr + s, tc + s - 1, s, tile_num) cover(board, tr + s, tc + s, tr + s, tc + s, s, tile_num) # 测试 size = 8 board = [[0] * size for _ in range(size)] tile_count = 0 cover(board, 0, 0, 2, 3, size, 0) for row in board: print(row) ``` 该算法的时间复杂度为 $O(4^k)$,空间复杂度为 $O(k^2)$。由于 $k$ 的值较小,该算法可以在实际应用中取得较好的效果。
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