class Node: def __init__(self, board=None, row=None, col=None): self.board = board self.row = row self.col = col self.moves = [] def get_moves(self): last_row = self.row for col in range(len(self.board)): if is_safe(self.board, last_row + 1, col): new_board = [row[:] for row in self.board] new_board[last_row + 1][col] = 1 self.moves.append(Node(new_board, last_row + 1, col)) def is_safe(board, row, col): for i in range(row): if board[i][col] == 1: return False for i, j in zip(range(row, -1, -1), range(col, -1, -1)): if board[i][j] == 1: return False for i, j in zip(range(row, -1, -1), range(col, len(board), -1)): if board[i][j] == 1: return False return True def solve_n_queens(n): root = Node([[0 for _ in range(n)]], -1, None) current_list = [root] while current_list: node = current_list.pop(0) if node.row == n - 1: return node.board node.get_moves() for move in node.moves: current_list.append(move) n = int(input("请输入皇后数量:")) solution = solve_n_queens(n) for row in solution: print(row)该代码输入n的个数大于1会报错为什么
时间: 2023-06-25 11:07:59 浏览: 76
在代码中,当 `Node` 的实例化中,`board` 默认为 `None`,如果 `n` 的值大于 1,那么 `root` 中的 `board` 这个参数就是 `[[0, 0, ..., 0]]`,其中有 `n` 个 0。然后在 get_moves 函数中,这个参数被传递给了 `new_board`,得到了一个长度为 `n`,只有一行的棋盘。但是在 `is_safe` 函数中,会对 `board` 进行遍历,要求 `board` 至少有两行。因此会报错。
解决这个问题可以在 `Node` 的实例化中将 `board` 的默认值改为 `[[0 for _ in range(n)] for _ in range(n)]`,这样就可以避免上述问题。
相关问题
改写代码风格并保持变量名不变class LinkedList: class Node: def __init__(self, val, prior=None, next=None): self.val = val self.prior = prior self.next = next def __init__(self): self.head = LinkedList.Node(None) # sentinel node (never to be removed) self.head.prior = self.head.next = self.head # set up "circular" topology self.length = 0
下面是改写后的代码风格:
```
class LinkedList:
class Node:
def __init__(self, val, prior=None, next=None):
self.val = val
self.prior = prior
self.next = next
def __init__(self):
self.head = LinkedList.Node(None) # Sentinel node (never to be removed)
self.head.prior = self.head.next = self.head # Set up "circular" topology
self.length = 0
```
注意,变量名没有改变,只是对代码进行了一些格式化和注释。
class Node: def __init__(self, *, predicted_class): self.predicted_class = predicted_class self.feature_index = 0 self.threshold = 0 self.left = None self.right = None解释这段代码
这段代码定义了一个名为`Node`的类,该类代表决策树中的节点。它具有以下属性:
- `predicted_class`:该节点代表的预测类别。
- `feature_index`:该节点进行划分的特征索引。
- `threshold`:该节点进行划分的特征阈值。
- `left`:该节点的左子节点。
- `right`:该节点的右子节点。
在决策树的构建过程中,每个节点都会根据选定的特征和阈值将数据集分成两部分,然后递归地构建左右子树。最终,每个叶节点都代表一个类别的预测结果。这个类定义了每个节点的属性,并且可以用来构建决策树。