[VIP专享]n皇后问题算法实验报告
n皇后问题实验报告
n皇后问题实验报告n皇后问题实验报告引言：n皇后问题是一个经典的数学问题，它要求在一个n×n的棋盘上放置n个皇后，使得它们互相之间不能相互攻击，即任意两个皇后不能处于同一行、同一列或同一对角线上。
本实验旨在通过编程实现n皇后问题的求解，并探索不同算法在解决该问题上的性能差异。
实验步骤及结果：1. 回溯算法的实现与性能分析回溯算法是最常见的解决n皇后问题的方法之一。
它通过递归的方式遍历所有可能的解，并通过剪枝操作来提高效率。
我们首先实现了回溯算法，并对不同规模的问题进行了求解。
在测试中，我们将问题规模设置为4、8、12和16。
结果表明，当n为4时，回溯算法能够找到2个解；当n为8时，能够找到92个解；当n为12时，能够找到14200个解；当n为16时，能够找到14772512个解。
可以看出，随着问题规模的增加，回溯算法的求解时间呈指数级增长。
2. 启发式算法的实现与性能分析为了提高求解效率，我们尝试了一种基于启发式算法的解决方法。
在该方法中，我们使用了遗传算法来搜索解空间。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过进化操作（如选择、交叉和变异）来寻找问题的最优解。
我们将遗传算法应用于n皇后问题，并对不同规模的问题进行了求解。
在测试中，我们将问题规模设置为8、12和16。
结果表明，遗传算法能够在较短的时间内找到问题的一个解。
当n为8时，遗传算法能够在几毫秒内找到一个解；当n为12时，能够在几十毫秒内找到一个解；当n为16时，能够在几百毫秒内找到一个解。
相比之下，回溯算法在同样规模的问题上需要几秒钟甚至更长的时间。
3. 算法性能对比与分析通过对比回溯算法和启发式算法的性能，我们可以看到启发式算法在求解n皇后问题上具有明显的优势。
回溯算法的求解时间随问题规模呈指数级增长，而启发式算法的求解时间相对较短。
这是因为启发式算法通过优化搜索策略，能够更快地找到问题的解。
然而，启发式算法并非没有缺点。
n皇后 实验报告
n皇后实验报告《n皇后实验报告》引言n皇后问题是一个经典的计算机科学问题，旨在找到一种方法，在n×n的棋盘上放置n个皇后，使得它们互相之间不能攻击到对方。
这个问题不仅在计算机科学领域有着重要的意义，也在数学和逻辑学中有着深远的影响。
在本实验中，我们将探讨不同解决n皇后问题的方法，并对它们进行实验和比较。
实验方法我们选择了几种常见的解决n皇后问题的算法，包括暴力搜索、回溯法、遗传算法和模拟退火算法。
我们使用Python编程语言实现了这些算法，并在不同规模的n值下进行了实验。
我们记录了每种算法的运行时间、内存占用和解的质量，并进行了对比分析。
实验结果在实验中，我们发现暴力搜索算法在较小规模的n值下表现良好，但随着n的增大，其运行时间呈指数级增长，内存占用也急剧增加。
回溯法在中等规模的n值下表现较好，但在大规模n值下也存在性能问题。
遗传算法和模拟退火算法在各种规模的n值下都表现出了较好的性能，尤其是在大规模n值下，其运行时间和内存占用都能保持在合理范围内，并且能够找到高质量的解。
结论通过本次实验，我们发现遗传算法和模拟退火算法是解决n皇后问题的较为有效的方法，尤其在大规模n值下表现出了明显的优势。
这些算法能够在合理的时间内找到高质量的解，对于解决实际问题具有一定的实用性。
同时，我们也意识到在选择解决n皇后问题的算法时，需要根据具体情况来进行选择，不能一概而论。
希望本实验能够为解决n皇后问题提供一些参考和启发。
展望在未来的研究中，我们可以进一步探讨不同算法在解决n皇后问题中的优劣势，尝试设计新的算法来解决这一问题，并且在更多的实际应用场景中进行验证。
同时，我们也可以将这些算法应用到其他类似的组合优化问题中，以期能够找到更加通用和高效的解决方法。
希望通过这些努力，能够为计算机科学和数学领域的发展做出一些贡献。
回溯法实验(n皇后问题)(迭代法)
算法分析与设计实验报告第三次附加实验附录：完整代码（回溯法）//回溯算法递归回溯n皇后问题#include<iostream>#include<time.h>#include<iomanip>#include"math.h"using namespace std;class Queen{friend int nQueen(int); //定义友元函数，可以访问私有数据private:bool Place(int k); //判断该位置是否可用的函数void Backtrack(int t); //定义回溯函数int n; //皇后个数int *x; //当前解long sum; //当前已找到的可行方案数};int main(){int m,n;for(int i=1;i<=1;i++){cout<<"请输入皇后的个数："; //输入皇后个数cin>>n;cout<<"皇后问题的解为："<<endl;clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法start=clock();end=clock();over=end-start;start=clock();m=nQueen(n); //调用求解的函数cout<<n<<"皇后问题共有";cout<<m<<"个不同的解！"<<endl; //输出结果end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间cout<<endl;}system("pause");return 0;}bool Queen::Place(int k)//传入行号{for(int j=1;j<k;j++){if((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k]))//如果两个在同一斜线或者在同一列上，说明冲突，该位置不可用{return false;}}return true;}void Queen::Backtrack(int t){if(t>n){sum++;/*for(int i=1;i<=n;i++) //输出皇后排列的解{cout<<x[i]<<" ";}cout<<endl;*/}else{//回溯探索第i行的每一列是否有元素满足要求for(int i=1;i<=n;i++){x[t]=i;if(Place(t)){Backtrack(t+1);}}}}int nQueen(int n){Queen X; //定义Queen类的对象X//初始化XX.n=n;X.sum=0;int *p=new int[n+1]; //动态分配for(int i=0;i<=n;i++) //初始化数组{p[i]=0;}X.x=p;X.Backtrack(1);delete[] p;return X.sum;//输出解的个数}完整代码（回溯法）//回溯算法迭代回溯n皇后问题#include<iostream>#include<time.h>#include<iomanip>#include"math.h"using namespace std;class Queen{friend int nQueen(int); //定义友元函数private:bool Place(int k); //定义位置是否可用的判断函数void Backtrack(void); //定义回溯函数int n; // 皇后个数int *x; // 当前解long sum; // 当前已找到的可行方案数};int main(){int n,m;for(int i=1;i<=1;i++){cout<<"请输入皇后的个数：";cin>>n;cout<<n<<"皇后问题的解为："<<endl;clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法start=clock();end=clock();over=end-start;start=clock();m=nQueen(n); //调用求解皇后问题的函数cout<<n<<"皇后问题共有";cout<<m<<"个不同的解!"<<endl;end=clock();printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间cout<<endl;}system("pause");return 0;}bool Queen::Place(int k){for (int j=1;j<k;j++){if ((abs(k-j)==abs(x[j]-x[k]))||(x[j]==x[k])) //如果两个皇后在同一斜线或者在同一列上，说明冲突，该位置不可用{return false;}}return true;}void Queen::Backtrack() //迭代法实现回溯函数{x[1] = 0;int k = 1;while(k>0){x[k] += 1; //先将皇后放在第一列的位置上while((x[k]<=n)&&!(Place(k))) //寻找能够放置皇后的位置{x[k] += 1;}if(x[k]<=n) //找到位置{if(k == n) //如果寻找结束输出结果{/*for (int i=1;i<=n;i++){cout<<x[i]<<" ";}cout<<endl; */sum++;}else//没有结束则找下一行{k++;x[k]=0;}}else//没有找到合适的位置则回溯{ k--; }}}int nQueen(int n){Queen X; //定义Queen类的对象X//初始化XX.n=n;X.sum=0;int *p=new int[n+1];for(int i=0;i<=n;i++){p[i]=0;}X.x=p;X.Backtrack();delete []p;return X.sum; //返回不同解的个数}。
n后问题实验报告
n后问题实验报告n后问题实验报告引言：在计算机科学领域中，n后问题是一个经典的数学难题，也是一个常见的回溯算法练习题。
本实验旨在通过编写程序解决n后问题，探索回溯算法的应用和性能。
实验设计：本实验采用Python编程语言，设计一个递归函数来解决n后问题。
通过不断尝试不同的放置方式，直到找到所有合法解。
实验步骤：1. 设计一个函数check(row, col, queens)，用于检查当前位置是否可以放置皇后。
2. 设计一个函数solve(n)，用于解决n后问题。
在该函数中，使用一个列表queens来存储每一行皇后的位置。
3. 在solve函数中，使用递归的方式进行回溯。
对于每一行，尝试将皇后放置在不同的列上，并调用check函数进行合法性检查。
4. 如果当前位置合法，则将皇后放置在该位置，并递归调用solve函数解决下一行。
5. 如果成功找到一个合法解，则将该解存储在一个列表solutions中。
6. 最后，输出所有的合法解。
实验结果：经过实验，我们成功解决了n后问题，并得到了所有合法解。
以下是一些实验结果的示例：对于n=4的情况，共有两个合法解：- 第一个解：[1, 3, 0, 2]皇后位置：Q - - -- - - Q- Q - -- - Q -- 第二个解：[2, 0, 3, 1]皇后位置：- Q - -Q - - -- - - Q- - Q -对于n=8的情况，共有92个合法解。
由于篇幅限制，我们无法一一列举，但以下是其中一个解的示例：- 解：[0, 4, 7, 5, 2, 6, 1, 3]皇后位置：Q - - - - - - -- - - - Q - - -- - - - - - - Q- - - - - Q - -- - Q - - - - -- - - - - - Q -- Q - - - - - -- - - Q - - - -讨论与结论：通过本次实验，我们成功地解决了n后问题，并得到了所有合法解。
实验十 n皇后问题
算法设计与分析实验报告姓名：杨勇涛班级：计科102一、实验名称：n皇后问题时间：2012年4月25日，星期三，第四节地点：12#311二、实验目的及要求在n*n格的棋盘上放置彼此不受攻击的n皇后。
按照国际象棋的规则，皇后可以攻击与之处在同一行或同一列后统一斜线上的棋子。
N皇后问题等价于在n*n格的棋盘上放置n个皇后，任何2个皇后不放在同一行同一列或同一列统统一些线上。
三、实验环境VC++四、实验内容从键盘上输入n皇后的数目，输出所有的结果五、算法描述及实验步骤Ｎ×Ｎ皇后问题的求解过程就是一个试探回逆的过程。
如图－１（图１－１）１、首先查找第一行的可放位置，第一行全部可以放，那么我们就先将第一个皇后放在（０，０）点。
（图１－２）２、再查找第二行，由于第一行的（０，０）已经放了皇后，故第二行的（１，０）和（１，１）都能放皇后了，可放的就是（１，２）和（１，３）点，在（１，２）放上皇后。
（图１－３）３、再查找第三行，查找所以发现第三行没有可放的位置了，回逆到第二行讲皇后放到（１，３）再查找第３行。
如果还不行，就回到第一行将第一行的皇后放人下一个可放的点，依次类推，查找Ｎ×Ｎ上的所以可放的位置，直到第一行所以位置被放完，输出结果。
４、根据上面的规律可以发现，对于一个皇后放在坐标（ｘ，ｙ），它的下一行位置为（ｘ－１，ｙ）（ｘ，ｙ）（ｘ＋１，ｙ）的坐标都不能再放皇后。
我们用一个数组来存放本行能放皇后的点。
用循环来查找上面行对本行的影响六、调试过程及实验结果七、总结回溯法有“通用的解题法”之称。
用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。
回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。
八、附录（源程序清单）#include "math.h"#include <iostream>using namespace std;bool valid(int i,int j);//判断安置元素的合法性void trial(int i); //递归安置元素void print(); //显示布局int q; //皇后数int *a; //存储布局元素int count = 0; //合法布局的序号int main(int argc, char* argv[]){cout<<"请输入皇后数:"<<endl;cin>>q;a = new int[q*q];for(int j=0;j<q*q;j++)a[j] = 0;trial(0);cout<<"布局完毕"<<endl;return 0;}void trial(int i) //递归安置元素{if(i>=q)print();elsefor(int j=0;j<q;j++){a[i*q+j] = 1;if(valid(i,j))trial(i+1);a[i*q+j] = 0;}}bool valid(int i,int j) //判断安置元素的合法性{bool b=true;for(int i1=0;i1<i;i1++)for(int j1=0;j1<q;j1++)if(a[i1*q+j1]==1){if(j1==j)//判断是否在同一列b = false;else if(abs(i-i1)==abs(j-j1))//判断是否在对角线b = false;}return b;}void print() //显示布局{count++;cout<<"第"<<count<<" 种布局:"<<endl;for(int m=0;m<q;m++){for(int n=0;n<q;n++){cout<<a[m*q+n]<<" ";}cout<<endl;}cout<<"----------------------------------------"<<endl; }。
n皇后 实验报告
n皇后实验报告n皇后实验报告引言：n皇后问题是一个经典的数学问题，其目标是在一个n×n的棋盘上放置n个皇后，使得它们互不攻击。
本实验旨在通过编程实现n皇后问题的解法，并对不同的算法进行性能分析。
实验方法：本实验采用Python语言编写程序，实现了两种常见的解法：回溯法和遗传算法。
回溯法是一种穷举搜索的方法，通过不断尝试每一种可能的放置方式，直到找到满足条件的解；而遗传算法则是通过模拟生物进化的过程，利用选择、交叉和变异等操作逐步优化解的质量。
实验结果：在实验中，我们分别测试了回溯法和遗传算法在不同规模的n皇后问题上的性能表现。
以下是实验结果的总结：1. 回溯法：- 对于规模较小的问题（n<10），回溯法可以在短时间内找到所有解，并输出结果。
- 随着问题规模的增大，回溯法的搜索时间呈指数级增长。
当n=15时，搜索时间已经超过10秒。
- 回溯法在解决大规模问题时，遇到了组合爆炸的问题，无法在合理的时间内得出结果。
2. 遗传算法：- 遗传算法对于规模较小的问题表现不如回溯法，因为其需要较长的时间来找到一个较优解。
- 随着问题规模的增大，遗传算法的性能逐渐超过回溯法。
当n=20时，遗传算法能够在合理的时间内找到一个较优解。
- 遗传算法在解决大规模问题时，相比回溯法有明显的优势，因为其搜索时间增长较慢。
实验讨论：通过对实验结果的分析，我们可以得出以下结论：- 回溯法适用于规模较小的n皇后问题，但在大规模问题上的性能不佳。
- 遗传算法在大规模问题上表现较好，但对于规模较小的问题需要更长的时间来找到较优解。
- 遗传算法的性能受到参数设置的影响，不同的选择、交叉和变异策略可能导致不同的结果。
结论：综上所述，回溯法和遗传算法都是解决n皇后问题的有效方法，但在不同规模的问题上有不同的性能表现。
在实际应用中，我们可以根据问题规模选择合适的算法来求解。
对于规模较小的问题，回溯法可以提供精确的解；而对于大规模问题，遗传算法能够在合理的时间内找到较优解。
n皇后问题实验报告
N后问题算法一、实验目的及要求所要涉及或掌握的知识：1. 了解皇后相互攻击的条件：如果任意两个皇后在同一行，同一列或同一对角线，则她们相互攻击。
2. 运用迭代的方法实现6皇后问题，求解得到皇后不相互攻击的一个解3. 在运用迭代的方法实现编程时，要注意回溯点二、问题描述及实验内容对6皇后问题求解，用数组c[1…6]来存皇后的位置。
c[i]=j表示第i个皇后放在第j列。
最后程序运行的结果是c[1…6]={1,5,8,6,3,7 }三、问题分析和算法描述6-QUEENS的算法表示：输入：空。
输出：对应于6皇后问题的解的向量c[1…6]={1,5,8,6,3,7}1. for k=1 to 62. c[k]=0 //没有放皇后3. end for4. flag=false5. k=16. while k>=17.while c[k]<=58.c[k]=c[k]+19.if c为合法着色 then set flag=ture 且从两个while循环退出10.else if c是部分解 then k=k+111.end while12. c[k]=0 //回溯并c[k]=013. k=k-114. end while15. if flag then output c16. else output “no solution”四、具体实现# include <math.h>#include <time.h>#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include "iostream"using namespace std;int total = 0; //方案计数void backtrace(int queen[],int N){int i, j, k;cout<<"★为皇后放置位置\n";for (i=1;;){ //首先安放第1行if(queen[i]<N){ //皇后还可调整k=0; //检查与第k个皇后是否互相攻击while(k<i&&abs(queen[k]-queen[i])&&(abs(queen[k]-queen[i])-abs(k-i))) k++;if (k<=i-1){ //与第k个皇后互相攻击queen[i]++; //第i个皇后右移一列，重测continue;}i++; //无冲突，安置下一行皇后if(i<N) continue;cout<<"第"<<total+1<<"种为：\n";for(int i=0;i<N;i++){for(int j=0;j<queen[i];j++)cout<<"□";cout<<"★";for(int k=queen[i]+1;k<N;k++)cout<<"□";cout<<endl;}total++; //方案数加1if(total%5==0) cout<<endl;queen[N-1]++; // 将第8个皇后右移一列，前8个不动i=N-1; //此处是制造机会，如不成功则回溯，关键一步}else //当前行皇后无法安置，回溯{queen[i]=0; //当前行皇后回归1列i--; //回溯到前一行皇后if(i<0){ //回溯到数组1行之前，结束cout<<"\n针对 "<<N<<" 皇后问题，"<<"一共找到 "<<total<<" 种放置方法。
n皇后 实验报告
n皇后实验报告n皇后实验报告引言：n皇后问题是一个经典的数学问题，旨在找到在一个n×n的棋盘上放置n个皇后，使得它们互不攻击。
这个问题涉及到了组合数学、图论和计算机算法等多个领域，具有一定的难度和挑战性。
本实验旨在通过不同的算法和策略来解决n皇后问题，并对它们的效率和性能进行评估。
实验一：暴力法暴力法是最简单直接的解决方法之一。
它通过穷举法遍历所有可能的皇后放置方式，并检查是否满足条件。
具体步骤如下：1. 生成一个空的n×n棋盘。
2. 从第一行开始，依次尝试将皇后放置在每个格子上。
3. 如果当前格子可以放置皇后，则继续下一行；否则，回溯到上一行，重新选择一个可行的格子。
4. 当所有行都放置了皇后时，找到了一个解，记录下来。
5. 继续尝试下一个可能的放置方式，直到遍历完所有情况。
实验结果显示，暴力法在小规模问题上表现良好，但在n较大时，其时间复杂度呈指数级增长，运行时间非常长。
实验二：回溯法回溯法是一种优化的解决方法，它通过剪枝操作来减少不必要的搜索。
具体步骤如下：1. 生成一个空的n×n棋盘。
2. 从第一行开始，依次尝试将皇后放置在每个格子上。
3. 如果当前格子可以放置皇后，则继续下一行；否则，回溯到上一行，重新选择一个可行的格子。
4. 当所有行都放置了皇后时，找到了一个解，记录下来。
5. 在每次尝试放置皇后时，通过检查当前格子所在的行、列和对角线上是否已经有皇后，来判断是否满足条件。
6. 在每次回溯时，可以通过剪枝操作来减少搜索的空间。
实验结果显示，回溯法相较于暴力法有了一定的提升，但在n较大时，仍然存在一定的时间复杂度问题。
实验三：优化算法为了进一步提高解决n皇后问题的效率，我们尝试了一些优化算法。
其中，一种比较常见的优化算法是基于位运算的方法。
1. 生成一个空的n×n棋盘。
2. 使用一个n位的二进制数来表示每一行上的皇后位置，其中1表示有皇后，0表示没有皇后。
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实验内容：N 皇后问题 实验时间：2013.12.3
姓名：杜茂鹏 班级：计科 1101 学号：0909101605
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