利用分治法编码实现棋盘覆盖问题。提交源代码和运行截图

棋盘覆盖问题是一种经典的动态规划问题，通常利用分治法（Divide and Conquer）的思想来解决。这种问题的目标是找到最少数量的棋子可以覆盖整个棋盘，每个棋子占据一个正方形格子，并且相邻的格子不能同时被同一种棋子覆盖。

下面是一个简单的Python版本的分治法解棋盘覆盖问题的示例代码：

def min_chess_pieces(n):
    # 特殊情况：当棋盘只有一个格子时，需要1个棋子
    if n == 1:
        return 1

    # 当n为偶数时，可以用两个相同的棋子覆盖，因为它们互不影响
    if n % 2 == 0:
        return 2

    # 分治策略：将棋盘分为两半，分别计算每半所需的最小棋子数
    # 然后再加1，因为中间的那一行（列）至少需要1个额外的棋子
    half = n // 2
    left_pieces = min_chess_pieces(half)
    right_pieces = min_chess_pieces(half + 1)  # 因为最后一行需要额外的棋子
    return left_pieces + right_pieces

# 测试代码
n = 8  # 示例棋盘大小，你可以根据实际需求更改
result = min_chess_pieces(n)
print(f"最小需要 {result} 个棋子覆盖边长为 {n} 的棋盘.")

注意：这个代码示例并不包括运行截图，因为它依赖于文本解释。为了获得运行结果，你需要在本地环境中运行这段代码，并观察返回的结果。如果你需要具体的运行截图，可能需要自行在计算机上模拟或者在一个支持代码执行并显示结果的平台上分享代码。