用概率算法法求解八皇后问题代码c++或c

以下是用蒙特卡罗模拟算法求解八皇后问题的C++代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
#include <cmath>

using namespace std;

int conflict_num(vector<int>& state) {
    // 计算当前状态下的冲突数
    int num = 0;
    for (int i = 0; i < state.size(); i++) {
        for (int j = i+1; j < state.size(); j++) {
            if (state[i] == state[j] || abs(state[i]-state[j]) == j-i) {
                num++;
            }
        }
    }
    return num;
}

double accept_prob(int delta, double T) {
    // 计算接受新状态的概率
    return exp(-delta/T);
}

vector<int> monte_carlo(double T, int max_iter) {
    vector<int> state(8);
    default_random_engine generator(random_device{}());
    uniform_int_distribution<int> distribution(0, 7);
    for (int i = 0; i < 8; i++) {
        state[i] = distribution(generator);  // 随机生成初始状态
    }
    for (int i = 0; i < max_iter; i++) {
        int delta = 0;
        int queen = distribution(generator);  // 随机选择一个皇后
        int old_pos = state[queen];
        int new_pos = distribution(generator);  // 随机移动到新位置
        state[queen] = new_pos;
        delta = conflict_num(state) - delta;
        if (delta == 0) {  // 已经找到可行解
            return state;
        }
        else if (accept_prob(delta, T) > distribution(generator)/double(0x7fffffff)) {  // 接受新状态
            T *= 0.99;  // 温度下降
        }
        else {  // 不接受新状态
            state[queen] = old_pos;
            T *= 0.99;  // 温度下降
        }
    }
    return vector<int>();
}

int main() {
    vector<int> solution = monte_carlo(100, 1000);
    if (!solution.empty()) {
        cout << "找到一个可行解： ";
        for (int i = 0; i < solution.size(); i++) {
            cout << solution[i] << " ";
        }
        cout << endl;
    }
    else {
        cout << "未找到可行解" << endl;
    }
    return 0;
}

其中，`conflict_num`函数计算当前状态下的冲突数，`accept_prob`函数计算接受新状态的概率，`monte_carlo`函数实现蒙特卡罗模拟算法。在测试中，设置初始温度为100，最大迭代次数为1000。可以根据实际情况调整这些参数。