数据结构中常见的问题,最近复习到了,用python做一遍. # 检测(x,y)这个位置是否合法(不会被其他皇后攻击到) def is_attack(queue, x, y): for i in range(x): if queue[i] == y or abs(x - i) == abs(queue[i] - y): return True return False # 按列来摆放皇后 def put_position(n, queue, col): for i in range(n): if

看到八皇后问题的解决思路, 感觉很喜欢. 我用C#实现的版本之前贴在了百度百科上(https://baike.baidu.com/item/%E5%85%AB%E7%9A%87%E5%90%8E%E9%97%AE%E9%A2%98#2_7).百度百科已经有Python版本, 且效率比我的高一点儿, 所以决定把我的版本在博客园贴出来.相信我的版本更容易理解. 希望能够对大家有所帮助.上代码: Python: # EightQueens.py def checkConflict(queenList,

问题描述:在8*8的国际象棋盘上摆放8个皇后,使其不能互相攻击,即任何两个皇后都不能处于同一行.同一列或者同一斜线上,问有多少种摆法. 算法分析: 利用3个数组分表来标记冲突,数组a.b.c. a数组代表列冲突,a[0]~a[7]代表0~7列,如果a[0]=1,则表示第0列已有皇后. b数组带表主对角线冲突,为b[行-列+7],即b[0]~b[14]中如果为1,表示该主对角线有皇后(如下图). c数组带表从对角线冲突,为c[行+列],即c[0]~c[14]中如果为1,表示该从对角线有皇后(如下图

python python _.__.__xx__之间的差别 python中range.xrange和randrange的区别 python中 =.copy.deepcopy的差别 python 继承 多态 python 抽象类.抽象方法的实现 python可变对象与不可变对象的差别 python中@staticmethod与@classmethod python垃圾回收 python特殊的数据类型 C++     C++ 操作符.局部 全局变量及自动转换原则     i=i+1,i+=1,i+

0.背景 对于如机器翻译.语言模型.观点挖掘.问答系统等都依赖于RNN模型,而序列的前后依赖导致RNN并行化较为困难,所以其计算速度远没有CNN那么快.即使不管训练的耗时程度,部署时候只要模型稍微大点,实时性也会受到影响. Tao Lei等人基于对LSTM.GRU等模型的研究,提出了SRU模型.在保证速度的前提下,准确度也是没有多少损失. 1.SRU Tao Lei等人通过将每一时间步的主要计算部分,优化为不要去依赖之前时间步的完整计算,从而能够容易的并行化.其结果示意图如图1.1. 图1.1

微信搜索[大奇测试开],关注这个坚持分享测试开发干货的家伙. 开篇说个小讨论,一个群里聊天聊到关于更新篇章的长度,是小篇幅多次,还是每次按照一个小完整的功能,我个人的是按照后种来的,主要的思考就是希望集中的时间段去实践,这样效率高且有每次会有一个小小的成就感,另一种当然有它的好处,更能持续输出,看的内容少,且很有助于阅读量.因此做个个小小的互动,欢迎留言,看看大家的想法- 本篇内容思维导 服务应用管理,主要是前端的知识点,学习一种新的前端控件作为新增修改基层页,再重点掌握下表单数据提交的时候校验

看书看到迭代器和生成器了,一般的使用是没什么问题的,不过很多时候并不能用的很习惯 书中例举了经典的八皇后问题,作为一个程序员怎么能够放过做题的机会呢,于是乎先自己来一遍,于是有了下面这个ugly的代码 def table(m, lst): '''绘制m列的棋盘,每行有个皇后旗子''' head = '┌' + '─┬' * (m-1) + '─┐' row = lambda x: '│' + ' │' * x + '╳│' + ' │' * (m - x - 1) trow = '├' + '─

最近看Python看得都不用tab键了,哈哈.今天看了一个经典问题--八皇后问题,说实话,以前学C.C++的时候有这个问题,但是当时不爱学,没搞会,后来算法课上又碰到,只是学会了思想,应该是学回溯法的时候碰到的.八皇后问题是说要在一个棋盘上放置8个皇后,但是不能发生战争,皇后们都小心眼,都爱争风吃醋,如果有人和自己在一条线上(水平.垂直.对角线)就会引发撕13大战,所以我们就是要妥当的安排8位娘娘,以保后宫太平. 言归正传,首先,我们得想好解决方案怎么表示,这种事首先想到列表,当然规模小的话用元

八皇后问题是十九世纪著名的数学家高斯1850年提出 .以下为python语句的八皇后代码,摘自<Python基础教程>,代码相对于其他语言,来得短小且一次性可以打印出92种结果.同时可以扩展为九皇后,十皇后问题. 问题:在一个8*8棋盘上,每一行放置一个皇后旗子,且它们不冲突.冲突定义:同一列不能有两个皇后,每一个对角线也不能有两个皇后.当然,三个皇后也是不行的,四个也是不行的,凭你的智商应该可以理解吧.    解决方案:回溯与递归 介绍: 1.回溯法 回溯法是一种选优搜索法,按选优条件向前搜

八皇后问题是一道经典的回溯问题.问题描述如下:皇后可以在横.竖.斜线上不限步数地吃掉其他棋子.如何将8个皇后放在棋盘上(有8*8个方格),使它们谁也不能被吃掉?         看到这个问题,最容易想到的就是遍历穷举法,不过仔细一想,思路虽然非常清晰,但是需要遍历次数太多,时间复杂度很高.那么,我们应该怎么办呢?下面给出算法思路:         算法思想:首先尝试在第一行放置第一个皇后,然后在第二行放置第二个使之与前面的皇后不构成威胁,依此类推.如果发现不能放置下一个皇后,就回溯到上一步,试着

八皇后问题描述:在一个8✖️8的棋盘上,任意摆放8个棋子,要求任意两个棋子不能在同一行,同一列,同一斜线上,问有多少种解法. 规则分析: 任意两个棋子不能在同一行比较好办,设置一个队列,队列里的每个元素代表一行,就能达到要求 任意两个棋子不能在同一列也比较好处理,设置的队列里每个元素的数值代表着每行棋子的列号,比如(0,7,3),表示第一行的棋子放在第一列,第二行的棋子放在第8列,第3行的棋子放在第4列(从0开始计算列号) 任意两个棋子不能在同一斜线上,可以把整个棋盘当作是一个XOY平面,原点在

[八皇后问题] 问题: 国际象棋棋盘是8 * 8的方格,每个方格里放一个棋子.皇后这种棋子可以攻击同一行或者同一列或者斜线(左上左下右上右下四个方向)上的棋子.在一个棋盘上如果要放八个皇后,使得她们互相之间不能攻击(即任意两两之间都不同行不同列不同斜线),求出一种(进一步的,所有)布局方式. ■ 描述 & 实现 之前的Python基础那本书上介绍递归和生成器的一张有解过这个问题.书本中对于此问题的解可能更偏重于对于Python语言的应用.然而果然我也是早就忘光了.下面再来从头看看这个问题. 首先

首先我们来看一下这个著名的八皇后问题 八皇后问题:在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后,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. 在这个问题提出之后人们又将它扩展到了n×n格的棋盘摆放n个皇后有多少种摆法 其实这是只有在8×8出现这种问题吗?那显然不是嘛,只是发明国际象棋那哥们把棋盘设计成了8×8,再配合上下棋人的跳跃性思维于是乎产生了八皇后问题.如果当时把棋盘设计成了4×4,那现在可能就会叫4皇后问题了. 无论是几个皇后  道理都是一样的嘛.对吧 今

八皇后问题 来自于西方象棋(现在叫 国际象棋,英文chess),详情可见百度百科. 在西方象棋中,有一种叫做皇后的棋子,在棋盘上,如果双方的皇后在同一行.同一列或同一斜线上,就会互相攻击. 八皇后问题: 在8行8列的棋盘上摆放8个皇后,使之不能互相攻击——任意两个不在同一行.同一列或同一斜线上. Level 1:找到一种摆放的方法 Level 2:找到总共有多少种方法 ---------- 下面展示在<Python基础教程>(第二版·修订版)中看到的解法,本文的目的是对其进行解读,加深自己的理

1. 重写一般方法和特殊的构造方法 1.1 如果一个方法在B类的一个实例中被调用(或一个属性被访问),但在B类中没有找到该方法,那么会去它的超类A里面找. class A: ... def hello(self): ... print "Hello, I'm A." ... >>> class B(A): ... pass ... >>> a = A() >>> b = B() >>> a.hello() Hell

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/9/11 15:40 # @Author : Lijinjin # @Site : # @File : testQueens.py # @Software: PyCharm def conflict(state,nextX): ''' :param state: state[] = {1,3,0,2}则表示皇后的位置分别在第一行第一个,第二行第三个,第三行第0个,第四行第2个

问题介绍 八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题:如何能够在 \(8\times8\) 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.八皇后问题可以推广为更一般的 n 皇后摆放问题. 要解决 n 皇后问题,首先在棋盘中放入一个新皇后,且这个位置不会被先前放置的皇后吃掉,将这个新皇后的位置压入堆栈.但是,如果放置新皇后的该行(或该列)的 8 个位置都没有办法放置新皇后(放入任何一个位置,都会被先前放置的旧皇后给

0 # -*- coding: utf-8 -*- 1 import random #冲突检查,在定义state时,采用state来标志每个皇后的位置,其中索引用来表示横坐标,基对应的值表示纵坐标,例如: state[0]=3,表示该皇后位于第1行的第4列上 def conflict(state, nextX): nextY = len(state) for i in range(nextY): #如果下一个皇后的位置与当前的皇后位置相邻(包括上下,左右)或在同一对角线上,则说明有冲突,需要重新

思维: 使用DFS. 坐标的一维阵列的表达,在标行,元素列.A[i]=j它表示第一i女王就行了j柱. 以穿越线,由线(从上到下),决定其列(左到右),所以,不要推断冲突的行,和主斜线副斜线冲突. (行-列)标识主斜线, (行+列)标识副斜线. 以下上代码. #coding=utf-8 #风格1 def queen(A, cur=0): if cur==len(A): print A else: for col in range(len(A)): A[cur] = col #表示把第cur行的皇后

八皇后问题: 把N个皇后,放在N*N的棋盘上面,从第一行往下放,每个皇后占一行,同时,每个皇后不能处在同一列,对角线上,有多少种放置方法. 思路: 典型的回溯问题: 1.当要放置最后一个皇后时候,默认前N-1个皇后已经全部放置好了,那么验证在第N行上的每个位置是否可行,即是否与之前的皇后在同一列或者对角线即可: 2.如果放置的不是最后一个皇后,则回溯.回溯至刚开始放第一个元素时候,然后不断的返回上一层.每一层都认为下一层传递给自己的是正确的信息 def isconflict(state, nx)