n皇后非递归

时间: 2023-07-13 12:11:43 浏览: 66
n皇后问题是一个经典的回溯算法问题,可以通过回溯算法解决。而非递归的方式则可以利用栈的数据结构实现。下面是非递归的n皇后实现代码: ```python def n_queen(n: int): # 初始化棋盘 board = [['.' for _ in range(n)] for _ in range(n)] # 棋盘每一列已经放置的皇后数 col_count = [0] * n # 棋盘左上角到右下角的对角线已经放置的皇后数 diag1_count = [0] * (2 * n - 1) # 棋盘右上角到左下角的对角线已经放置的皇后数 diag2_count = [0] * (2 * n - 1) # 定义一个栈用于存储每一行已经放置的皇后位置 stack = [(0, 0)] while stack: row, col = stack.pop() # 将皇后放置在棋盘上 board[row][col] = 'Q' col_count[col] += 1 diag1_count[row + col] += 1 diag2_count[row - col + n - 1] += 1 # 如果已经放置了n个皇后,则找到一组可行解 if len(stack) == n - 1: yield [''.join(row) for row in board] # 否则,继续尝试在下一行放置皇后 else: for next_col in range(n): # 判断下一行放置皇后的合法性 if col_count[next_col] == 0 and diag1_count[row + next_col] == 0 and diag2_count[row - next_col + n - 1] == 0: stack.append((row + 1, next_col)) # 回溯 board[row][col] = '.' col_count[col] -= 1 diag1_count[row + col] -= 1 diag2_count[row - col + n - 1] -= 1 ``` 该算法的时间复杂度为 $O(n!)$,空间复杂度为 $O(n)$。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python自学教程-04-自定义JavaScript.ev4.rar

python自学教程-04-自定义JavaScript.ev4.rar
recommend-type

严蔚敏数据结构全套C语言实现

严蔚敏数据结构全套C语言实现
recommend-type

Java_Android的可扩展媒体播放器.zip

Java_Android的可扩展媒体播放器
recommend-type

源代码-DBAdmin 在线Access数据库管理程序 v2.3.zip

源代码-DBAdmin 在线Access数据库管理程序 v2.3.zip
recommend-type

Apache Dubbo的java实现RPC和微服务框架.zip

Apache Dubbo的java实现RPC和微服务框架
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
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

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。