回溯法实验(n皇后问题)

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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。

回溯法实验(n皇后问题)(迭代法)

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-回溯法

n后问题-回溯法

n后问题-回溯法问题描述: 在n*n的棋盘上放置彼此不受攻击的n个皇后。

按国际象棋的规则,皇后可以与之处在同⼀⾏或者同⼀列或同⼀斜线上的棋⼦。

n后问题等价于在n*n格的棋盘上放置n皇后,任何2个皇后不放在同⼀⾏或同⼀列的斜线上。

算法设计: |i-k|=|j-l|成⽴,就说明2个皇后在同⼀条斜线上。

可以设计⼀个place函数,测试是否满⾜这个条件。

1 当i>n时,算法搜索⾄叶节点,得到⼀个新的n皇后互不攻击放置⽅案,当前已找到的可⾏⽅案sum加1. 2 当i<=n时,当前扩展结点Z是解空间中的内部结点。

该结点有x[i]=1,2,3....n共n个⼉⼦节点。

对当前扩展结点Z的每个⼉⼦节点,由place检察其可⾏性。

并以深度优先的⽅式递归地对可⾏⼦树,或剪去不可⾏⼦树。

算法描述: #include <iostream>#include <cstdlib>using namespace std;class Queen{friend int nQueen(int);private:bool Place(int k);void Backtrack(int t);int n,* x;long sum;};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]))return false;return true;}void Queen::Backtrack(int t){if(t>n)sum++;elsefor(int i=1;i<=n;i++){x[t] = i;if(Place(t))Backtrack(t+1);}}int nQueen(int n){Queen X;X.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(1);delete [] p;cout<<X.sum<<endl;return X.sum;}int main(){nQueen(4);nQueen(2);nQueen(3);return0;}执⾏结果:迭代回溯:数组x记录了解空间树中从根到当前扩展结点的路径,这些信息已包含了回溯法在回溯时所需要的信息。

回溯算法与八皇后问题N皇后问题Word版

回溯算法与八皇后问题N皇后问题Word版

回溯算法与八皇后问题(N皇后问题)1 问题描述八皇后问题是数据结构与算法这一门课中经典的一个问题。

下面再来看一下这个问题的描述。

八皇后问题说的是在8*8国际象棋棋盘上,要求在每一行放置一个皇后,且能做到在竖方向,斜方向都没有冲突。

更通用的描述就是有没有可能在一张N*N的棋盘上安全地放N个皇后?2 回溯算法回溯算法也叫试探法,它是一种系统地搜索问题的解的方法。

回溯算法的基本思想是:从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。

在现实中,有很多问题往往需要我们把其所有可能穷举出来,然后从中找出满足某种要求的可能或最优的情况,从而得到整个问题的解。

回溯算法就是解决这种问题的“通用算法”,有“万能算法”之称。

N皇后问题在N增大时就是这样一个解空间很大的问题,所以比较适合用这种方法求解。

这也是N皇后问题的传统解法,很经典。

下面是算法的高级伪码描述,这里用一个N*N的矩阵来存储棋盘:1) 算法开始, 清空棋盘,当前行设为第一行,当前列设为第一列2) 在当前行,当前列的位置上判断是否满足条件(即保证经过这一点的行,列与斜线上都没有两个皇后),若不满足,跳到第4步3) 在当前位置上满足条件的情形:在当前位置放一个皇后,若当前行是最后一行,记录一个解;若当前行不是最后一行,当前行设为下一行, 当前列设为当前行的第一个待测位置;若当前行是最后一行,当前列不是最后一列,当前列设为下一列;若当前行是最后一行,当前列是最后一列,回溯,即清空当前行及以下各行的棋盘,然后,当前行设为上一行,当前列设为当前行的下一个待测位置;以上返回到第2步4) 在当前位置上不满足条件的情形:若当前列不是最后一列,当前列设为下一列,返回到第2步;若当前列是最后一列了,回溯,即,若当前行已经是第一行了,算法退出,否则,清空当前行及以下各行的棋盘,然后,当前行设为上一行,当前列设为当前行的下一个待测位置,返回到第2步;算法的基本原理是上面这个样子,但不同的是用的数据结构不同,检查某个位置是否满足条件的方法也不同。

回溯法求解N皇后问题

回溯法求解N皇后问题

① 如果xi+1= ai+1k不是集合Si+1的最后一个元素,则令xi+1= ai+ 1k+1,即选择Si+1的下一个元素作为解向量X的第i+1个分量;
② 如果xi+1= ai+1k是集合Si+1的最后一个元素,就回溯到X=(x1, x2, …, xi),选择Si的下一个元素作为解向量X的第i个分量,假 设xi= aik,如果aik不是集合Si的最后一个元素,则令xi= aik+1; 否则,就继续回溯到X=(x1, x2, …, xi-1);
global X(1:k); integer i,k;
i1
while i<k do
if X(i)=X(k) or ABS(X(i)-X(k))=ABS(i-k) then
return (false)
end if
ii+1 repeat return (true)
判断是否有其它的皇 后与之在同一列或同 一斜对角线上
HHIT
Algorithm
(1)如果X=(x1, x2, …, xi+1)是问题的最终解,则输出这个解。 如果问题只希望得到一个解,则结束搜索,否则继续搜索其
他解;
(2)如果X=(x1, x2, …, xi+1)是问题的部分解,则继续构造解 向量的下一个分量;
(3)如果X=(x1, x2, …, xi+1)既不是问题的部分解也不是问题 的最终解,则存在下面两种情况:
while k>0 do // 对所有的行,执行以下语句 //
X(k)X(k)+1 //移到下一列//
while X(k)<=n and Not PLACE(k) do //此处能放这个皇后吗//
X(k)X(k)+1 //不能放则转到下一列//

实验四回溯法求n皇后问题

实验四回溯法求n皇后问题
return false;
return true;
}
void queue(intn)
{
inti,k;
for(i=1;i<=n;i++)
x[i]=0;
k=1;
while(k>=1)
{
x[k]=x[k]+1; //在下一列放置第k个皇后
while(x[k]<=n&&!place(k))
x[k]=x[k]+1;//搜索下一列
k=k+1;//放置下一个皇后
else
{
x[k]=0;//重置x[k],回溯
k=k-1;
}
}
}
void main()
{
intn;
printf("输入皇后个数n:\n");
scanf("%d",&n);
queue(n);
}
五、实验结果截图
六、实验总结
关于n皇后问题,看似复杂难懂,运行结果也很多,但是如果掌握了算法的要点,并且编写的准确无误,其实很简单明了的,而且在组实验的过程中会体会到很多乐趣,当然也有不懂得地方,需要请教别人,总之受益匪浅。
if(x[k]<=n&&k==n)//得到一个输出
{
for(i=1;i<=n;i++)
printf("%d ",x[i]);
printf("\n");
//return;//若return则只求出其中一种解,若不return则可以继续回溯,求出全部的可能的解
}
else if(x[k]<=n&&k<n)

用回溯算法解n皇后问题实验步骤

用回溯算法解n皇后问题实验步骤

湖州师范学院实验报告课程名称:算法实验四:回溯算法一、实验目的1、理解回溯算法的概念,掌握回溯算法的基本要素。

2、掌握设计回溯算法的一般步骤,针对具体问题,能应用回溯算法求解。

二、实验内容1、问题描述1 )n后问题在n×n格的棋盘上放置彼此不受攻击的n个皇后。

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或同一斜线上的棋子。

n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或同一列或同一斜线上。

2)0-1 背包问题需对容量为 c 的背包进行装载。

从n 个物品中选取装入背包的物品,每件物品i 的重量为wi ,价值为pi 。

对于可行的背包装载,背包中物品的总重量不能超过背包的容量,最佳装载是指所装入的物品价值最高。

每种物品要么放进背包,要么丢弃。

2、数据输入:文件输入或键盘输入。

3、要求:1)完成上述两个问题,时间为2 次课。

2)独立完成实验及实验报告。

三、实验步骤1、理解方法思想和问题要求。

2、采用编程语言实现题目要求。

3、上机输入和调试自己所写的程序。

4、附程序主要代码:1.n后问题:#include<iostream>using namespace std;class Queen {friend int nQueen(int);private:bool Place(int k);void Backtrack(int t);int n,*x;long sum;};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]))return false;return true;}void Queen::Backtrack(int t) {if (t > n) {for (int i = 1; i <= n; i++)cout << x[i] << " ";cout << endl;sum++;}else {for (int i = 1; i <= n; i++) {x[t] = i;if (Place(t)) Backtrack(t + 1);}}}int nQueen(int n) {Queen 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(1);delete [] p;return X.sum;}void main() {int n, set;cout << "请输入皇后个数:"; cin >> n;cout << "可行方案所有解:" << endl;set = nQueen(n);cout << "可行方案数:" << set << endl;}2.0-1背包:#include <stdio.h>#include <conio.h>int n;//物品数量double c;//背包容量double v[100];//各个物品的价值double w[100];//各个物品的重量double cw = 0.0;//当前背包重量double cp = 0.0;//当前背包中物品价值double bestp = 0.0;//当前最优价值double perp[100];//单位物品价值排序后int order[100];//物品编号int put[100];//设置是否装入//按单位价值排序void knapsack(){int i,j;int temporder = 0;double temp = 0.0;for(i=1;i<=n;i++)perp[i]=v[i]/w[i];for(i=1;i<=n-1;i++){for(j=i+1;j<=n;j++)if(perp[i]<perp[j]) perp[],order[],sortv[],sortw[] {temp = perp[i];perp[i]=perp[i];perp[j]=temp;temporder=order[i]; order[i]=order[j]; order[j]=temporder; temp = v[i];v[i]=v[j];v[j]=temp;temp=w[i];w[i]=w[j];w[j]=temp;}}}//回溯函数void backtrack(int i){double bound(int i);if(i>n){bestp = cp;return;}if(cw+w[i]<=c){cw+=w[i];cp+=v[i];put[i]=1;backtrack(i+1);cw-=w[i];cp-=v[i];}if(bound(i+1)>bestp)//符合条件搜索右子数 backtrack(i+1);}//计算上界函数double bound(int i){double leftw= c-cw;double b = cp;while(i<=n&&w[i]<=leftw){leftw-=w[i];b+=v[i];i++;}if(i<=n)b+=v[i]/w[i]*leftw;return b;}int main(){int i;printf("请输入物品的数量和容量:");scanf("%d %lf",&n,&c);printf("请输入物品的重量和价值:");for(i=1;i<=n;i++){printf("第%d个物品的重量:",i);scanf("%lf",&w[i]);printf("价值是:");scanf("%lf",&v[i]);order[i]=i;}knapsack();backtrack(1);printf("最有价值为:%lf\n",bestp);printf("需要装入的物品编号是:");for(i=1;i<=n;i++){if(put[i]==1)printf("%d ",order[i]);}return 0;}5、实验结果:四、实验分析1、:n后问题分析只要不要在同一直线和斜线上就行。

回溯算法解决N皇后问题实验及其代码

回溯算法解决N皇后问题实验及其代码

实验报告4回溯算法实验4回溯算法解决N皇后问题一、实验目的1)掌握回溯算法的实现原理,生成树的建立以及限界函数的实现;2)利用回溯算法解决N皇后问题;二、实验内容回溯算法解决N皇后问题。

三、算法设计1)编写限界函数bool PLACE(int k,int x[]),用以确定在k列上能否放置皇后;2)编写void NQUEENS(int n)函数用以摆放N个皇后;3)编写主函数,控制输入的皇后数目;4)改进和检验程序。

四、程序代码//回溯算法解决N皇后问题的c++程序#include<math.h>#include<iostream>using namespace std;int count=0; //皇后摆放的可能性bool PLACE(int k,int x[]);//限界函数void NQUEENS(int n);//摆放皇后int main(){}int queen;cout<<"先生(女士)请您输入皇后的总数,谢谢!:"<<endl;cin>>queen;NQUEENS(queen);cout<<"所有可能均摆放完毕,谢谢操作"<<endl;return 0;void NQUEENS(int n){/*此过程使用回溯算法求出在一个n*n棋盘上放置n个皇后,使其即不同行,也不同列,也不在同一斜角线上*/int k, *x=new int[n];//存放皇后所在的行与列x[0]=0;k=0;while (k>=0&&k<n){ //对所有的行执行以下语句x[k]=x[k]+1; //移到下一列while(x[k]<=n&&(!PLACE(k,x))){ //此处能放置一个皇后吗?}if( x[k]<=n ) { //找到一个位置if( k==n-1 ){ //是一个完整的解吗cout<<"第"<<++count<<"排法是:"<<endl;for(int i=0;i<n;i++)//打印皇后的排列{}cout<<"\n";for (int j=0;j<n;j++){}cout<<"\n";if (x[i] == j+1){}else{}cout<<". ";cout<<"*";x[k]=x[k]+1; //移到下一列}}}}else { k=k+1; x[k]=0;} //移向下一行else k=k-1; //回溯bool PLACE(int k,int x[]){/*如果一个皇后能放在第k行和x(k)列,返回ture;否则返回false。

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算法分析与设计实验报告第六次实验测试结果较小皇后个数结果:递归法较大的皇后个数:迭代法较大的皇后个数:输入较大的皇后个数15:输入皇后个数是16时: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当输入的皇后个数是20时:运行了一个上午都没有出结果,所以果断放弃了。

实验分析在上述的实验结果中: (1) 我们可以观察到输出皇后排序结果与不输出结果,只输出解的个数是有差距的。

(2) 而且通过对比递归与迭代两种不同的实现方法,发现情况是基本相同的,时间上并没有什么太大的差距,但是相对的迭代会稍微快一点点。

(3) 然后对比输入较大的皇后个数之后,仅仅一个皇后之差就会使得时间上相差很大,如15个皇后的时候所用的时间是280.102,而当皇后个数是16时,所用的时间是2153.463,从而我们可以看出n 皇后问题的时间复杂度是指数级的,从而n 皇后问题确实是NP 问题。

实验心得Dijkstra 算法在之前的数据结构中就学过,在当时只是学过这种思想,并没有去深思这种思想其背后到底是一种怎样的思想在里面。

后来经过本门课的学习,对于贪心算法有了更深刻的了解,也知道了如何利用贪心算法去解决问题。

最开心的是经过一定时间的练习,我的编程能力有了一定的提高,之前看见就很头疼的问题,现在也能静下心来去思考,而且实现Dijkstra 算法也可以通过一定程度的思考也能写出来了,感觉还是很开心的。

Dijkstra 算法求单源最短路径在很多地方都有应用,经过一次又一次的练习,终于能好好的掌握这一算法了,还是希望不要那么快忘记啊。

实验得分 助教签名{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}。

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