但是假如2*2的棋盘,我在(1,1)位置,他在(2,2)位置,一次移动后我们必定在同一格

时间: 2024-04-17 12:27:17 浏览: 16
非常抱歉,我之前的回答有误。在一个 n*m 大小的棋盘上,如果一个子跑一个子追,且每个时刻棋子都必须移动,那么无论棋盘的大小如何,追的子总是能够追上跑的子。 在你提供的例子中,2*2 的棋盘上,你的初始位置为(1, 1),对方的初始位置为(2, 2)。由于距离追的子只有一步,你只需向右下方向移动一步,你们就会在同一个格子相遇。这是因为每次移动后,你们的相对位置总是保持不变,而跑的子始终可以选择向追的子靠近。 因此,无论棋盘的大小如何,只要每个时刻棋子都必须移动,追的子总是能够追上跑的子。
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c++回溯法求解[骑士问题] 在n*n的棋盘上,指定马的初始位置,按照马跳日的规则,给出马跳过棋盘每格恰好一次最后回到出发位置的一种跳法。

### 回答1: 以下是C++代码实现: ```c++ #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; const int maxn = 10; int n, m, startx, starty, endx, endy; int dx[8] = {-1, -2, -2, -1, 1, 2, 2, 1}; int dy[8] = {-2, -1, 1, 2, 2, 1, -1, -2}; int map[maxn][maxn]; bool dfs(int x, int y, int step){ if(step == n*m) return true; //已经走完了 for(int i=0;i<8;i++){ int nx = x+dx[i]; int ny = y+dy[i]; if(nx<1 || nx>n || ny<1 || ny>m || map[nx][ny]) continue; //越界或者已经走过了 map[nx][ny] = step+1; if(dfs(nx, ny, step+1)) return true; map[nx][ny] = 0; } return false; } int main(){ cin>>n>>m>>startx>>starty; memset(map, 0, sizeof(map)); map[startx][starty] = 1; if(dfs(startx, starty, 1)){ for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=m;j++){ printf("%2d ", map[i][j]); } cout<<endl; } }else{ cout<<"No solution!"<<endl; } return 0; } ``` 其中,dx数组和dy数组表示马可以跳的8个方向,dfs函数表示搜索马的下一步可行位置,如果已经走完了n*m步,则返回true表示成功找到一种解法,否则返回false。在主函数中,首先输入n、m、起点坐标,然后调用dfs函数搜索路径,最后输出结果。 ### 回答2: 骑士问题是一个典型的回溯法求解问题,我们可以用递归的方式来解答这个问题。 首先,我们创建一个n*n的二维数组表示棋盘,将初始位置标记为已访问,并记录当前访问的步数。 然后,我们创建一个数组directions表示马可以跳跃的8个方向。 接下来,我们定义一个递归函数来尝试每一种马的跳跃方案。在递归函数中,我们首先判断当前步数是否等于n*n,如果是,则说明已经找到了一种解法,将该解法输出。否则,我们通过遍历8个方向来尝试下一步的跳跃。 在尝试下一步时,我们首先判断下一步是否合法,即下一步是否在棋盘范围内且没有被访问过。如果合法,则将下一步标记为已访问,并将步数加1,然后递归调用函数自身来进行下一步的跳跃。 当递归调用返回后,我们需要将当前步的访问状态回退,并将步数减1。 最后,我们在主函数中调用递归函数来求解骑士问题,传入初始位置和步数为1。 以下是一个简单示例的代码实现: ```python n = 5 # 棋盘的大小 start_x = 0 # 初始位置的x坐标 start_y = 0 # 初始位置的y坐标 # 8个方向的偏移量 directions = [(-2, -1), (-2, 1), (-1, -2), (-1, 2), (1, -2), (1, 2), (2, -1), (2, 1)] def backtrack(board, x, y, step): # 检查是否找到了一种解法 if step == n * n: print_solution(board) return # 尝试每个方向的跳跃 for dx, dy in directions: next_x = x + dx next_y = y + dy # 检查下一步是否合法 if is_valid(board, next_x, next_y): board[next_x][next_y] = step backtrack(board, next_x, next_y, step + 1) board[next_x][next_y] = -1 # 回溯,将当前步的访问状态回退 def is_valid(board, x, y): # 检查下一步是否在棋盘范围内且没有被访问过 return 0 <= x < n and 0 <= y < n and board[x][y] == -1 def print_solution(board): # 输出解法 for row in board: for num in row: print(num, end=' ') print() # 初始化棋盘 board = [[-1] * n for _ in range(n)] board[start_x][start_y] = 0 # 求解骑士问题 backtrack(board, start_x, start_y, 1) ``` 该代码会输出所有跳法的解法,每个数字表示跳跃的步数。 ### 回答3: 骑士问题是一道经典的回溯法问题。回溯法是一种通过试错的方式来搜索和求解问题的算法。 对于骑士问题,我们可以使用回溯法来求解。回溯法可以通过枚举所有可能的解,然后一步一步进行试探,直到找到满足条件的解。 具体实现思路如下: 1. 创建一个n*n的棋盘,用一个二维数组grid表示,初始值全为0。 2. 设定马的初始位置,并在grid上标记初始位置的值为1。 3. 创建一个数组moves,表示马的所有可能移动方式。在moves中,我们可以定义马在棋盘上的八个有效移动方式,即分别向上、向下、向左、向右移动两格,然后再沿着L字形向下或向上移动一格。 4. 编写一个递归函数knight_tour,该函数接受当前位置的行号和列号作为参数。在函数中,我们首先判断当前位置是否是最后一个位置,即判断棋盘上所有位置是否被访问过一次。如果是则返回True,表示找到了一种满足条件的跳法。 5. 在递归函数中,我们需要对马的八个移动方式进行遍历。对于每个移动方式,我们需要计算移动后的新位置,并对新位置进行合法性判断(即是否在棋盘内且没有被访问过)。如果合法,则进行递归调用。 6. 如果遍历了所有移动方式后未找到满足条件的解,则将当前位置的值设为0,并返回False。 7. 最后,在主函数中调用递归函数knight_tour,并根据返回值判断是否存在满足条件的跳法。 以上就是使用回溯法求解骑士问题的整体思路。需要注意的是,在实际的代码实现中,还需要对边界条件进行合理的处理,例如棋盘边界的判断和对已经访问过的位置进行标记等。通过合理的递归和回溯操作,最终可以找到一种满足条件的马跳日的跳法。

数据结构:将马随机放在m*n的棋盘Board[m][n]的某各方格中,按国际象棋的规则,马进行移动。要求每一方格只行走一次,走遍棋盘上全部方格。编写非递归程序,求出马的行走路线,并按求出的行走路线将数字1,2,。。。m*n依次填入一个m*n的方阵中。

这是一个比较复杂的问题,需要使用回溯算法来解决。以下是伪代码实现: 1. 初始化棋盘Board[m][n]为0,表示当前所有方格都未被访问过。 2. 初始化马的起点位置为(0,0),将数字1填入Board[0][0]中。 3. 设置一个栈stack,将(0,0)入栈。 4. while stack不为空: 1. 取出栈顶元素(top),表示当前位置。 2. 从当前位置开始,按照国际象棋的规则,依次尝试8个方向的移动。 3. 对于每个可行的方向,判断是否到达了棋盘边界以及是否已经被访问过。 4. 如果该方向可以继续行走,则将该方向的目标位置(target)入栈,并在Board[target.x][target.y]中填入数字top+1,表示当前已访问的方格数。 5. 如果无法继续行走,则回溯到上一步,将该方向的目标位置的Board值重新置为0,表示该方格未被访问过。 5. 当所有方格都被访问过时,输出Board中的数字矩阵,表示马的行走路线。 以下是Python代码实现:

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