八皇后问题(算法课设)

本文详细介绍了八皇后问题的解题思路,利用深度优先搜索算法进行求解。在8x8的棋盘上放置8个皇后,确保它们互不攻击,即不在同一行、列或对角线上。通过递归实现搜索过程,遇到放置错误时回溯到父结点,最终找到所有可能的解决方案。文章还分享了作者在编程过程中遇到的问题及解决方法,强调了问题解决过程中的团队协作、知识应用和学习成长的重要性。

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求解思路

问题描述:
八皇后问题,是由国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题,是回溯算法的典型案例。在8×8格的国际象棋上摆放8个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上,问有多少种摆法。

搜索过程:
从根开始,以深度优先搜索的方式进行搜索。根结点是活结点,并且是当前的扩展结点。在搜索过程中,当前的扩展结点沿纵深方向移向一个新结点,判断该新结点是否满足隐约束。如果满足,则新结点成为活结点,并且成为当前的扩展结点,继续深一层的搜索;如果不满足,则换到该新结点的兄弟结点继续搜索;如果新结点没有兄弟结点,或其兄弟结点已全部搜索完毕,则扩展结点成为死结点,搜索回溯到其父结点处继续进行。搜索过程直到找到问题的根结点变成死结点为止。

遇到的问题以及解决办法:
最初由于递归的思想未能很好掌握,导致几次调试都出现比较严重的错误:且在运用该方法时,未能将八皇后问题的具体思路搞清,没有考虑“如果前次的皇后放置错误导致后面的放置无论如何都不能满足要求,在设计递归算法总是只显示几种,为了将92种情形全部打印,采用坐标的形式。使用了栈的存储结构来存储位置的纵坐标,不符合时将其出栈,要注意栈是否为空。

部分代码:

#include <stdio.h>
int Queenes[8]={
   0},Counts=0;
int Check(int line,int list){
   
    //遍历该行之前的所有行
    for (int index=0; index<line; index++) {
   
        //挨个取出前面行中皇后所在位置的列坐标
        int data=Queenes[index];
        //如果在同一列,该位置不能放
### 遗传算法 Python 实现计 #### 编码方式的选择 对于遗传算法的应用,编码方式至关重要。针对不同问题可以选择不同的编码方法,例如二进制编码、整数编码或其他特定形式的编码[^4]。 #### 适应度函数的计 适应度函数用于评估每一个潜在解决方案的质量。在具体实现过程中,应根据所解决问题的特点精心计此函数。比如,在解决n皇后问题时,可以通过计算不互相攻击的皇后的数量作为适应度得分[^2]。 #### 算法流程定制 遗传算法的一般流程包括初始化种群、选择操作、交叉操作以及变异操作等几个主要环节。每一步骤都需要依据实际情况调整参数置以优化性能表现[^1]。 下面给出一段简单的Python代码示例,展示了如何利用遗传算法求解经典的n皇后问题: ```python import random from typing import List, Tuple def fitness(individual: List[int]) -> int: """ 计算个体适应度 """ n = len(individual) conflicts = 0 for i in range(n): for j in range(i + 1, n): if abs(j - i) == abs(individual[j] - individual[i]): conflicts += 1 return (n * (n - 1)) // 2 - conflicts def crossover(parents: Tuple[List[int], List[int]]) -> List[int]: """ 单点交叉产生新后代 """ parent_a, parent_b = parents point = random.randint(1, len(parent_a)-1) child = parent_a[:point] + parent_b[point:] # Ensure no duplicate values exist within the same row/column/diagonal. seen = set() for idx, val in enumerate(child): while val in seen or any(abs(idx-i)==abs(val-child[i]) for i,val in enumerate(child)): val = random.choice([v for v in range(len(child)) if v not in seen]) seen.add(val) child[idx]=val return child def mutate(individual: List[int], mutation_rate=0.05) -> None: """ 对个体执行变异操作 """ for pos in range(len(individual)): if random.random() < mutation_rate: new_val = random.randrange(len(individual)) # Avoid placing queens on occupied positions. while new_val==individual[pos]: new_val=random.randrange(len(individual)) individual[pos] = new_val def select_parents(population: List[List[int]], num_pairs=2) -> list[Tuple[List[int]]]: """ 使用轮盘赌选择父母对 """ total_fitness=sum(fitness(p)for p in population) probabilities=[fitness(p)/total_fitness for p in population] selected_indices=random.choices(range(len(population)),weights=probabilities,k=num_pairs*2) pairs=[tuple(population[selected_indices[i:i+2]])for i in range(0,num_pairs*2,2)] return pairs if __name__=='__main__': board_size=8 pop_size=100 generations=1000 initial_population=[[random.randrange(board_size)for _ in range(board_size)]for _ in range(pop_size)] best_solution=max(initial_population,key=lambda x:fitness(x)) generation_count=0 while fitness(best_solution)<board_size*(board_size-1)//2 and generation_count<generations: next_generation=[] for pair in select_parents(initial_population,pop_size//2): offspring=crossover(pair) mutate(offspring) next_generation.append(offspring) initial solution found:',best_solution,'with fitness score of',fitness(best_solution)) ``` 这段程序实现了基本的遗传算法框架,并将其应用于八皇后问题上。通过不断迭代进化,最终找到冲突最少甚至完全没有冲突的理想棋局配置。
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