解决1217号棋盘问题的C++算法

NOIP
CSP-J
CSP-S
需积分: 49 4 下载量 13 浏览量 更新于2024-09-07 收藏 582KB PDF 举报
"1217：棋盘问题(B) 是一个编程竞赛题目，涉及NOIP (全国信息学奥林匹克联赛) 和CSP-J/S (中国计算机学会的初赛和复赛) 的竞赛内容。该问题主要考察选手的深度优先搜索(DFS)算法应用以及二维数组的操作能力。 题目中给出的代码是用C++编写的，用于解决棋盘问题。棋盘为n×n大小，由字符'#'（代表空位）和非'#'字符（代表障碍）组成。玩家需要在棋盘上放置k个棋子，且每个棋子必须放在空位上，并且相邻的棋子不能在同一行、同一列或对角线上。程序的目标是计算出有多少种合法的放置方法。 代码首先定义了一些常量和变量，如棋盘大小n，已放置棋子数量k，棋盘数组maps，以及一个vis数组用于标记某列是否已经放置了棋子。接着，定义了一个方向数组dir，用于表示棋盘上的四个相邻方向。然后，定义了一个dfs函数，采用深度优先搜索的方法递归地探索所有可能的放置方案。 在主函数main中，程序会读取用户输入的n和k值，初始化vis数组为1（表示所有列都可放置棋子），然后读入棋盘地图。接下来调用dfs函数，从第一行开始尝试放置棋子。在dfs函数中，它会遍历当前行的所有空位，如果当前位置可以放置棋子且该列未被标记为已放置棋子，就将该位置标记为不可放置并继续搜索下一行。搜索完成后，恢复该列的状态，然后继续尝试其他空位。当搜索到k个棋子时，计数器cnt加一，表示找到了一种合法的放置方法。最后，程序输出所有合法放置方法的数量。 此外，代码还给出了另一份可能的实现，虽然大部分结构相同，但包含了一些额外的头文件和数据结构，如set和queue，这可能意味着其他解决方案可能涉及到更复杂的数据结构或搜索策略，例如广度优先搜索(BFS)。 这个问题对于提升选手的逻辑思维和编程技巧非常有帮助，同时也能训练他们在限制条件下解决问题的能力。"

棋盘格校准中文详解.pdf

2020-08-31 上传
详细讲解棋盘格的标定 是个很不错的学习资源，内容丰富 思路清晰 需要的朋友可以下载

import cv2 import numpy as np chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) img = cv2.imread('C:/yingxiang/biaoding.png') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret, corners = cv2.findChessboardCorners(gray, chessboard_size, None) if ret == True: cv2.drawChessboardCorners(img, chessboard_size, corners, ret) ret, mtx, dist, rvecs, tvecs = cv2.calibrateCamera([objp], [corners], gray.shape[::-1], None, None) # 打印相机内部参数和畸变系数 print("相机内部参数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(mtx) print("畸变系数：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(dist) # 打印外部参数 print("旋转向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(rvecs) print("平移向量：") np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) print(tvecs)这段代码如何将旋转向量和平移向量改为旋转矩阵和平移矩阵

2023-06-02 上传
chessboard_size = (9,6) # 棋盘格行列数 objp = np.zeros((np.prod(chessboard_size), 3), np.float32) # 内部点的坐标 objp[:, :2] = np.mgrid[0:chessboard_size[0], 0:chessboard_size[1]].T.reshape(-1, 2) ...

AttributeError: 'cv2.aruco.CharucoBoard' object has no attribute 'draw'

2024-02-01 上传
如果你想绘制 Charuco 棋盘，可以使用 cv2.aruco.drawCharucoDiamonds() 或 cv2.aruco.drawCharucoCorners() 方法来绘制棋盘的角点或棋盘上的标记。 下面是一个示例代码，展示了如何使用 cv2.aruco....

opencv相机标定图片集

2023-04-04 上传
对于OpenCV相机标定，需要使用至少10张图片，每张图片都要求包含不同位置的棋盘格。棋盘格的大小可以根据实际情况进行调整，但是应该保证棋盘格的格子数目要足够大，以便进行角点检测。 以下是一些示例图片： !...

class NQueens: def __init__(self, n): self.n = n self.board = [['.' for i in range(n)] for j in range(n)] self.solutions = [] def solveNQueens(self): self.backtrack(0) return self.solutions def backtrack(self, row): if row == self.n: self.solutions.append([''.join(row) for row in self.board]) return for col in range(self.n): if self.isValid(row, col): self.board[row][col] = 'Q' self.backtrack(row + 1) self.board[row][col] = '.' def isValid(self, row, col): for i in range(row): if self.board[i][col] == 'Q': return False for i, j in zip(range(row-1, -1, -1), range(col-1, -1, -1)): if self.board[i][j] == 'Q': return False for i, j in zip(range(row-1, -1, -1), range(col+1, self.n)): if self.board[i][j] == 'Q': return False return True请给这段代码加上注释

2023-05-29 上传
# 求解N皇后问题的函数，返回一个包含所有解决方案的列表 def solveNQueens(self): self.backtrack(0) # 从第0行开始回溯 return self.solutions # 回溯函数，尝试所有可能的解决方案 def backtrack(self, ...

def AddCoin(self, pos, color): self.steps.append( ((pos[0] * self.gridwidth, pos[1] * self.gridwidth), color)) self.gradeBoard[pos[0] - 1][pos[1] - 1] = 0 if color == (0, 0, 0): self.board[pos[0] - 1][pos[1] - 1] = 1 if color == (255, 255, 255): self.board[pos[0] - 1][pos[1] - 1] = 2 pygame.draw.circle( self.screen, color, (pos[0] * self.gridwidth, pos[1] * self.gridwidth), 16) def DrawSteps(self): for p in self.steps: pygame.draw.circle(self.screen, p[1], p[0], 16) def IsAccess(self, pos): if pos[0] - 1 < 0 or pos[1] - 1 < 0: return False if self.board[pos[0] - 1][pos[1] - 1] == 0: return True else: return False def BestPos(self, a: list, b: list): s = [] if a[1] > b[1]: s = a[0] else: s = b[0] grade = 0 grades = [] gride = self.GrideOf(s) print("gride:", gride) for i in range(len(gride)): if gride[i] != 0: continue start = i - 1 left = 0 right = len(gride) - 1 while start >= left: if gride[start] != 0: grade += i - start start -= 1 start = i + 1 while start <= right: if gride[start] != 0: grade += start - i start += 1 grades.append([grade, i]) print(grade) grade = 0 grades.sort(key=lambda gr: gr[0]) print("grades:", grades) if grades: index = grades[0][1] grades.clear() return s[index] 对这段代码写出详细注释

2023-06-01 上传
- BestPos(self, a: list, b: list): 返回最佳下棋位置的方法，参数 a 和 b 分别为两个玩家的棋子颜色，返回值为最佳下棋位置。 下面是各个方法的详细注释： ```python def AddCoin(self, pos, color): # 向 self...

1. 用枚举法解决八皇后问题：在国际棋盘上放8个皇后，国际象棋棋盘共有八行八列，皇后可以吃掉与之同行同列以及同一对角线上的其他皇后。为让他们共存，请编写算法找出并且输出所有解的个数

2023-05-05 上传
八皇后问题可以采用回溯算法来解决，具体步骤如下： 1. 定义一个数组 board，用于存储每个皇后所在的列号。 2. 从第一行开始，依次放置皇后。 3. 在放置每个皇后之前，依次检查该皇后所在的列、左上方和右上方是否...

python实现：8*8的棋盘格，有8个皇后不能相互攻击

2023-05-24 上传
这是一个经典的问题，可以使用回溯算法来解决。 首先，我们可以定义一个函数 `is_valid(board, row, col)` 来判断在某一行某一列放置皇后是否合法。该函数需要判断以下三个条件： 1. 在同一列上没有其他皇后； 2. ...

# Transform the input board by simple plane transformation def board_transform(mat, num, flag=0): def R0(mat): return mat def R1(mat): mat = np.rot90(mat, 1) return mat def R2(mat): mat = np.rot90(mat, 2) return mat def R3(mat): mat = np.rot90(mat, 3) return mat def S(mat): mat = R0(np.fliplr(mat)) return mat def SR1(mat): mat = R1(np.fliplr(mat)) return mat def SR2(mat): mat = R2(np.fliplr(mat)) return mat def SR3(mat): mat = R3(np.fliplr(mat)) return mat

2023-05-13 上传
其中，矩阵表示要进行变换的棋盘，数表示变换类型，标志表示是否翻转棋盘。具体来说，这个函数实现了八种变换方式，分别是不变换、顺时针旋转90度、顺时针旋转180度、顺时针旋转270度、水平翻转、水平翻转后再顺时针...

解释代码objp = np.zeros((6 * 8, 3), np.float32) objp[:, :2] = np.mgrid[0:8, 0:6].T.reshape(-1, 2)

2023-04-02 上传
这段代码用于生成一个棋盘格的3D坐标系，其中棋盘格有6行8列，每个格子的大小为1个单位长度。代码解释如下： 1. `objp = np.zeros((6 * 8, 3), np.float32)`：创建一个6 * 8个元素的全0数组，每个元素有3个浮点型...
dllglvzhenfeng
  • 粉丝: 1w+
  • 资源: 1869
上传资源 快速赚钱

最新资源