C++输出n皇后问题,必须是n个的规模

时间: 2023-09-22 19:06:43 浏览: 116
### 回答1: 您好,以下是C语言输出n皇后问题的示例代码,其中n为输入参数。 ``` #include <stdio.h> #include <stdbool.h> #define MAXN 20 int n; int col[MAXN], diag1[MAXN * 2], diag2[MAXN * 2]; void search(int y, int* cnt) { if (y == n) { (*cnt)++; return; } for (int x = 0; x < n; x++) { if (!col[x] && !diag1[x + y] && !diag2[x - y + n]) { col[x] = diag1[x + y] = diag2[x - y + n] = 1; search(y + 1, cnt); col[x] = diag1[x + y] = diag2[x - y + n] = 0; } } } int main() { scanf("%d", &n); int cnt = 0; search(0, &cnt); printf("%d\n", cnt); return 0; } ``` 这个程序可以计算在一个$n\times n$的棋盘上放置$n$个皇后的不同方案数。 ### 回答2: n皇后问题指的是在一个n×n的棋盘上,放置n个皇后,使得它们彼此之间无法互相攻击。其中,皇后可以攻击在同一行、同一列或同一对角线上的其他皇后。 要输出n皇后问题的解,需要使用适当的算法来解决。以下是一种常见的解决方案: 1. 定义一个数组board,用于表示棋盘,其大小为n×n。 2. 初始化棋盘,将所有元素都设置为0,表示空位置。 3. 调用一个递归函数solveNQueens,传入参数n和board。 4. 递归函数solveNQueens的终止条件是:当行号等于n时,表示已经找到了一种解法。输出或记录这个解法。 5. 在递归函数中,从当前行开始遍历每列。 - 检查当前位置是否可以放置皇后:检查同行、同列和对角线上是否已经存在皇后。如果满足条件,则将当前位置标记为皇后,并进入下一行。 - 递归地调用solveNQueens函数,处理下一行。 - 移除当前位置的皇后,继续尝试下一列。 6. 当所有可能的解法都尝试完毕后,解决方案生成完毕。 以上方法可以找到所有的n皇后问题的解,并将其输出。输出的结果是一个n×n的矩阵,矩阵中的元素为0表示空位置,为1表示皇后的位置。每个解法都是一个唯一的矩阵。 ### 回答3: n皇后问题是一个经典的、深度优先搜索和回溯算法的应用问题。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,即任意两个皇后都不能在同一行、同一列或同一斜线上。 要输出n皇后问题的所有解,可以通过递归的方式来实现。首先,我们可以定义一个n×n的二维数组board,表示棋盘的状态,其中0表示空格,1表示放置了皇后。 首先,我们定义一个递归函数placeQueen,该函数的参数包括当前行数、棋盘状态和已放置皇后的数量。在每一行,我们可以尝试把皇后放在该行的每一个位置上,然后递归调用placeQueen函数,直到放置了n个皇后。 在每一次递归调用中,我们需要判断当前位置是否合法。判断方法包括检查当前位置所在行、列和斜线上是否已经有皇后。如果当前位置合法,我们将其标记为1,并增加已放置皇后的数量。然后,我们继续递归调用placeQueen函数,进入下一行的放置。 当递归调用回溯到上一层时,我们需要将当前位置重新标记为0,并减少已放置皇后的数量。这样,我们可以继续尝试当前行的下一个位置。 当已放置皇后的数量等于n时,表示已经找到了一个解,将该解输出。 最后,我们通过调用placeQueen函数,从第一行开始尝试放置皇后,在每一次递归调用中,寻找所有可能的解,并将其输出。 这样,就能输出n皇后问题的所有解。这种方法的时间复杂度是指数级的,但是对于较小的n值仍然是可行的。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C++删除指定文件夹下N天及之前日志文件的方法

本篇文章将深入探讨如何使用C++实现一个功能,即删除指定文件夹下N天及之前的日志文件。这个功能涉及到文件系统操作、时间处理和条件判断等多个方面。 首先,我们关注的是文件操作。在C++中,可以使用Windows API...
recommend-type

C++中int类型按字节打印输出的方法

在C++中,int类型的变量占用4个字节的内存空间,而在某些情况下,我们需要将int类型的变量按字节打印输出,这时候我们就需要使用指针来访问和操作内存中的数据。在本文中,我们将通过一个示例代码来介绍如何将int...
recommend-type

C++实现英文句子中的单词逆序输出的方法

下面是一个使用C++语言实现英文句子中的单词逆序输出的示例代码: ```cpp #include "stdafx.h" #include #include #include using namespace std; int main(int arc, char argv) { string str = "I come from ...
recommend-type

约瑟夫环问题用C++代码实现

递归的实质在于,每次处理完一个出局者后,问题规模减小,直到问题规模减为1,此时剩余的就是最后的人。然而,由于该问题可以使用循环解决,避免了递归可能导致的栈溢出问题,所以这里采用的是非递归的迭代方法。 ...
recommend-type

C/C++实现控制台输出不同颜色字体的方法

C/C++实现控制台输出不同颜色字体的方法 C/C++实现控制台输出不同颜色字体的方法是指在控制台...C/C++实现控制台输出不同颜色字体的方法是一个非常有用的技术,能够美化控制台输出的效果,并且在实际应用中非常有用。
recommend-type

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

资源摘要信息:"Windows Fastboot.zip是一个包含了Windows环境下使用的Fastboot工具的压缩文件。Fastboot是一种在Android设备上使用的诊断和工程工具,它允许用户通过USB连接在设备的bootloader模式下与设备通信,从而可以对设备进行刷机、解锁bootloader、安装恢复模式等多种操作。该工具是Android开发者和高级用户在进行Android设备维护或开发时不可或缺的工具之一。" 知识点详细说明: 1. Fastboot工具定义: Fastboot是一种与Android设备进行交互的命令行工具,通常在设备的bootloader模式下使用,这个模式允许用户直接通过USB向设备传输镜像文件以及其他重要的设备分区信息。它支持多种操作,如刷写分区、读取设备信息、擦除分区等。 2. 使用环境: Fastboot工具原本是Google为Android Open Source Project(AOSP)提供的一个组成部分,因此它通常在Linux或Mac环境下更为原生。但由于Windows系统的普及性,许多开发者和用户需要在Windows环境下操作,因此存在专门为Windows系统定制的Fastboot版本。 3. Fastboot工具的获取与安装: 用户可以通过下载Android SDK平台工具(Platform-Tools)的方式获取Fastboot工具,这是Google官方提供的一个包含了Fastboot、ADB(Android Debug Bridge)等多种工具的集合包。安装时只需要解压到任意目录下,然后将该目录添加到系统环境变量Path中,便可以在任何位置使用Fastboot命令。 4. Fastboot的使用: 要使用Fastboot工具,用户首先需要确保设备已经进入bootloader模式。进入该模式的方法因设备而异,通常是通过组合特定的按键或者使用特定的命令来实现。之后,用户通过运行命令提示符或PowerShell来输入Fastboot命令与设备进行交互。常见的命令包括: - fastboot devices:列出连接的设备。 - fastboot flash [partition] [filename]:将文件刷写到指定分区。 - fastboot getvar [variable]:获取指定变量的值。 - fastboot reboot:重启设备。 - fastboot unlock:解锁bootloader,使得设备能够刷写非官方ROM。 5. Fastboot工具的应用场景: - 设备的系统更新或刷机。 - 刷入自定义恢复(如TWRP)。 - 在开发阶段对设备进行调试。 - 解锁设备的bootloader,以获取更多的自定义权限。 - 修复设备,例如清除用户数据分区或刷写新的boot分区。 - 加入特定的内核或修改系统分区。 6. 注意事项: 在使用Fastboot工具时需要格外小心,错误的操作可能会导致设备变砖或丢失重要数据。务必保证操作前已备份重要数据,并确保下载和刷入的固件是针对相应设备的正确版本。此外,不同的设备可能需要特定的驱动程序支持,因此在使用Fastboot之前还需要安装相应的USB驱动。 7. 压缩包文件说明: 资源中提到的"windows-fastboot.zip"是一个压缩文件,解压后应当包含一个或多个可执行文件、库文件等,这些文件合起来组成了Fastboot工具的Windows版本。解压后,用户应当参考解压后的文档或说明文件来进行安装和配置,以便能够正确地使用该工具。 总结而言,Fastboot作为一个功能强大的工具,它为Android设备的开发者和高级用户提供了一个界面简洁但功能全面的操作平台,以实现对设备深层次的控制。然而,它的使用要求用户具备一定的技术知识和经验,否则不当操作可能导致设备损坏。因此,使用Fastboot时应当谨慎并确保自己了解每个命令的具体含义和后果。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

DLMS规约深度剖析:从基础到电力通信标准的全面掌握

![DLMS规约基础介绍](https://afteracademy.com/images/what-is-data-model-in-dbms-and-what-are-its-types-hierarchical-model-48add64778fd4b8f.jpg) # 摘要 DLMS/COSEM是一种广泛应用于智能电网和电力计量领域的通信协议。本文首先介绍了DLMS规约的基础概念、起源以及核心技术原理,包括协议架构、数据模型、通信过程、数据封装与传输机制。随后,文章探讨了DLMS规约在电力通信中的实际应用,如智能电表和电网自动化系统的数据通信,并分析了DLMS规约的测试与验证方法。文
recommend-type

修改代码,使其正确运行

要使提供的代码能够正确运行,需要解决以下几个关键点: 1. **输入处理**:确保从控制台读取的文法规则和待解析字符串格式正确。 2. **FIRST集和FOLLOW集计算**:确保FIRST集和FOLLOW集的计算逻辑正确无误。 3. **预测分析表构建**:确保预测分析表的构建逻辑正确,并且能够处理所有可能的情况。 4. **LL(1)分析器**:确保LL(1)分析器能够正确解析输入字符串并输出解析过程。 以下是经过修改后的完整代码: ```java package com.example.demo10; import java.util.*; public class Main
recommend-type

Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支,它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律,并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型,该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据,其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中,模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据,其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析(PCA)、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习,而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言,在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐,主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中,有几个非常重要的库: 1. NumPy:提供高性能的多维数组对象,以及处理数组的工具。 2. Pandas:一个强大的数据分析和操作工具库,提供DataFrame等数据结构,能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib:一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库,常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn:一个简单且高效的工具,用于数据挖掘和数据分析,支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow:由Google开发的开源机器学习库,适用于大规模的数值计算,尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras:一个高层神经网络API,能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中,Python可以贯穿始终,从数据采集到模型部署,Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性,一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识,包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此,掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分,还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说,机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量,成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化,机器学习的应用领域也在不断扩大,从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。