用拉斯维加斯算法求解N皇后问题代码

n皇后问题 [随机化算法，拉斯维加斯算法]

问题: 如何能够在 n×n 的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后?为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行.纵行或斜线上. 分析: 这题常规的解法应该是回溯法,然而回溯法的话,要遍历所有的情况. 这里介绍一种随机化的算法: 我们先摆开头的几个棋子,然后剩下的棋子用回溯法来做,由于解空间树的头几层不用拿来遍历了,回溯的时候遍历的结点少了很多. 研究标明,随机摆开头的一半略少的棋子,可以很快得得到解.当然,这个算法是只能求出一部分的解的,但是在 n 很大的时候

数据结构学习之栈求解n皇后问题

数据结构学习之栈求解n皇后问题 0x1 目的深入掌握栈应用的算法和设计 0x2 内容编写一个程序exp3-8.cpp求解n皇后问题. 0x3 问题描述即在n×n的方格棋盘上,放置n个皇后,要求每个皇后不同行.不同列.不同左右对角线. 要求:(1)皇后的个数n由用户输入,其值不能超过20,输出所有的解.(2)采用类似于栈求解迷宫问题的方法. 0x4 代码 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib

算法实验5--N皇后

实验名称回溯法解N皇后问题实验目的掌握回溯递归算法.迭代算法的设计与实现: 设计回溯算法求解: 分析算法的时间复杂度. 实验环境操作系统:win 10; 编程语言:Java: 开发工具:IDEA: 问题描述在n×n格的国际象棋上摆放n个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法? 实验过程回溯法按照优先级条件向前搜索以达到目标.但是当探索到某一步时,发现原先选择并不能达到目标,就退回上一步重新选择,这种走不通就退回的技术叫做回溯. 问

跳跃的舞者，舞蹈链（Dancing Links）算法——求解精确覆盖问题

精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.蓝色部分包含3个1,分别在2行中,把这2行用紫色标示出来根据定义,同一列的1只能有1个,故紫色的

基于粒子群算法求解求解TSP问题（JAVA）

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

算法回顾--N皇后问题简单回顾

前言最近学习的过程中,不知道哪门子的思维发散,突然又遇见皇后问题了,于是乎老调重弹,心里琢磨,虽然思路大家都容易懂,哪怕是最简单的野蛮回溯法,说着简单,但是如果非得编码实现?我可以一次性写出来OK的代码吗?我对此表示疑问,于是乎动手写代码,发现写此类算法问题,最重要的是边界条件的判断.这里说明一下,这篇纯属练手,不考虑算法效率,只是为了实现,为了练习最暴力野蛮的回溯,说白了,就是怎样简单粗暴的玩弄for和while这些个玩意! 实现本人比较懒,所以懒得搞二维数组来存储皇后坐标,其实用二维数组

EM 算法求解高斯混合模型python实现

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

求解n皇后

要求:在国际象棋上摆放n个皇后,使其不能互相攻击,即任意两个皇后都不能处于同一行.同一列或同一斜线上,问有多少种摆法思路:很直观的想法就是在棋盘上一个一个皇后的摆,如果冲突,则摆放在另一个位置,直至此次可以把n各皇后摆好而不产生冲突,则说明此种方法为一个解.然后将最后一个放置的皇后换个位置摆放,直至不产生冲突为止.很显然,此种思路即为算法中的回溯算法. 基于此思路代码如下: #include<iostream> using namespace std; int const N =17; st

对八皇后的补充以及自己解决2n皇后问题代码

有了上次的八皇后的基础.这次准备解决2n皇后的问题,: //问题描述// 给定一个n*n的棋盘,棋盘中有一些位置不能放皇后.现在要向棋盘中放入n个黑皇后和n个白皇后,使任意的两个黑皇后都不在同一行.//同一列或同一条对角线上,任意的两个白皇后都不在同一行.同一列或同一条对角线上.问总共有多少种放法?n小于等于8.//输入格式// 输入的第一行为一个整数n,表示棋盘的大小.// 接下来n行,每行n个0或1的整数,如果一个整数为1,表示对应的位置可以放皇后,如果一个整数为0,表示对应的位置不可以放皇

算法实践——舞蹈链（Dancing Links）算法求解数独

在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.把数独问题转换为精确覆盖问题 2.设计出数据矩阵 3.用舞蹈链(Dancing Links)算法

HDU 3613 Best Reward（拓展KMP算法求解）

题目链接: https://cn.vjudge.net/problem/HDU-3613 After an uphill battle, General Li won a great victory. Now the head of state decide to reward him with honor and treasures for his great exploit. One of these treasures is a necklace made up of 26 differe

基于贪心算法求解TSP问题（JAVA）

概述前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 详细代码下载:http://www.demodashi.com/demo/10267.html 前段时间在搞贪心算法,为了举例,故拿TSP来开刀,写了段求解算法代码以便有需之人,注意代码考虑可读性从最容易理解角度写,没有优化,有需要可以自行优化! 一.TPS问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商

USACO 1.5.4 Checker Challenge跳棋的挑战(回溯法求解N皇后问题+八皇后问题说明)

Description 检查一个如下的6 x 6的跳棋棋盘,有六个棋子被放置在棋盘上,使得每行,每列,每条对角线(包括两条主对角线的所有对角线)上都至多有一个棋子. 列号 0 1 2 3 4 5 6 ------------------------- 1 | | O | | | | | ------------------------- 2 | | | | O | | | ------------------------- 3 | | | | | | O | ------------------

利用HTML5 Canvas和Javascript实现的蚁群算法求解TSP问题演示

HTML5提供了Canvas对象,为画图应用提供了便利. Javascript可执行于浏览器中, 而不须要安装特定的编译器: 基于HTML5和Javascript语言, 可随时编写应用, 为算法測试带来便利. 针对TSP问题, 编写了Ant colony algorithm, 用于演示该算法, tsp_ant_colony_algorithm.html代码例如以下: <html> <head> <meta charset = "utf-8" / >

基于爬山算法求解TSP问题（JAVA）

一.TSP问题 TSP问题(Travelling Salesman Problem)即旅行商问题,又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值. TSP问题是一个组合优化问题.该问题可以被证明具有NPC计算复杂性.TSP问题可以分为两类,一类是对称TSP问题(Symmetric TSP),另一类是非对称问题

转载 - 算法实践——舞蹈链（Dancing Links）算法求解数独

出处:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3163550.html 在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.

转载 - 跳跃的舞者，舞蹈链（Dancing Links）算法——求解精确覆盖问题

出处:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3145800.html 精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1 例如:如下的矩阵就包含了这样一个集合(第1.4.5行) 如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法矩阵1: 先假定选择第1行,如下所示: 如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3.5.6列. 由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分.蓝

使用CORDIC算法求解角度正余弦及Verilog实现

本文是用于记录在了解和学习CORDIC算法期间的收获,以供日后自己及他人参考:并且附上了使用Verilog实现CORDIC算法求解角度的正弦和余弦的代码.简单的testbench测试代码.以及在Modelsim下的仿真结果. 本文主要参考了: [1]https://www.cnblogs.com/aikimi7/p/3929592.html (cordic算法的verilog实现及modelsim仿真) [2]https://www.cnblogs.com/qiweiwang/archive/2

隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

WebRTC 音频采样算法附完整C++示例代码

之前有大概介绍了音频采样相关的思路,详情见<简洁明了的插值音频重采样算法例子 (附完整C代码)>. 音频方面的开源项目很多很多. 最知名的莫过于谷歌开源的WebRTC, 其中的音频模块就包含有 AGC自动增益补偿(Automatic Gain Control)自动调麦克风的收音量,使与会者收到一定的音量水平,不会因发言者与麦克风的距离改变时,声音有忽大忽小声的缺点. ANS背景噪音抑制(Automatic Noise Suppression)探测出背景固定频率的杂音并消除背景噪音. AEC是回

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