Python解决八皇后问题示例

 更新时间:2018年04月22日 14:27:07   作者:wangbowj123  
这篇文章主要介绍了Python解决八皇后问题,简单描述了八皇后问题的原理并结合实例形式分析了Python基于递归算法解决八皇后问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python解决八皇后问题的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题:如何能够在 8×8 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:这时棋盘的大小变为n1×n1,而皇后个数也变成n2。而且仅当 n2 = 1 或 n1 ≥ 3 时问题有解。

这是一个典型的回溯算法,我们可以将问题进行分解:

首先,我们要想到某种方法来解决冲突检测问题,即不能令棋子处于能相互吃掉的位置——相邻、左右对角线。

其次,运用回溯的方法,求得问题的解。此处具体为函数的递归调用,当调用到棋盘的最后一行,便跳出,求得解。

最后,将我们的解打印出来。难点在于对递归调用函数的理解。

这仅仅是思路,是我们必须要解决的问题,但并不代表程序的运行流程。

具体代码如下:

#-*- coding:utf-8 -*-
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)
#  print(nextY),
  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,需要重新摆放
    if abs(state[i]-nextX) in (0, nextY-i):
#纵坐标减去下一个皇后的横坐标的绝对值 处于 0到下一皇后纵坐标减i则冲突
      return True
  return False
#采用生成器的方式来产生每一个皇后的位置,并用递归来实现下一个皇后的位置。
def queens(num, state=()):
  #num = 8
#  print("%d "%len(state)),
  for pos in range(num):
    if not conflict(state, pos): #如果没有冲突
      #产生当前皇后的位置信息
      if len(state) == num-1:
        yield (pos, ) #生成元组
      #否则,把当前皇后的位置信息,添加到状态列表里,并传递给下一皇后。
      else:
        for result in queens(num, state+(pos,)):
          yield (pos, ) + result
          #result这个变量代表的是quees返回的元组
#若是最后一行 对于 pos in range(num)调用conflict(state, num) ,
#如果没有冲突,生成元组
#若不是最后一行 对于pos in range(num)调用conflict(state, pos),
#如果没有冲突,state更新,递归调用queens(num, state) state将更新
#为了直观表现棋盘,用X表示每个皇后的位置
def prettyprint(solution):
  def line(pos, length=len(solution)):
    return '. ' * (pos) + 'X ' + '. '*(length-pos-1)
  for pos in solution:
    print line(pos)
if __name__ == "__main__":#来判断是否是在直接运行该.py文件
  prettyprint(random.choice(list(queens(8))))

运行结果:

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

相关文章

  • tensorflow 获取模型所有参数总和数量的方法

    tensorflow 获取模型所有参数总和数量的方法

    今天小编就为大家分享一篇tensorflow 获取模型所有参数总和数量的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-06-06
  • python反转(逆序)字符串的6种方法详细

    python反转(逆序)字符串的6种方法详细

    这篇文章主要介绍了python反转(逆序)字符串的6种方法详细,需要的朋友可以参考下
    2021-04-04
  • pyqt5 实现 下拉菜单 + 打开文件的示例代码

    pyqt5 实现 下拉菜单 + 打开文件的示例代码

    今天小编就为大家分享一篇pyqt5 实现 下拉菜单 + 打开文件的示例代码,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-06-06
  • 为什么python比较流行

    为什么python比较流行

    在本篇文章里小编给大家分析了关于python比较流行的原因以及优势等,需要的朋友们可以参考下。
    2020-06-06
  • python爬虫爬取微博评论案例详解

    python爬虫爬取微博评论案例详解

    这篇文章主要介绍了python爬虫爬取微博评论,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-03-03
  • 详解Python中的argparse模块

    详解Python中的argparse模块

    这篇文章主要介绍了详解Python中的argparse模块,argparse可以让你轻松地编写用户友好的命令行界面,定义你的程序需要的参数,自动生成帮助和用法信息,需要的朋友可以参考下
    2023-07-07
  • Pycharm使用时会出现的问题之cv2无法安装解决

    Pycharm使用时会出现的问题之cv2无法安装解决

    这篇文章主要介绍了Pycharm使用时会出现的问题之cv2无法安装解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2023-05-05
  • python中的opencv 图像梯度

    python中的opencv 图像梯度

    这篇文章主要介绍了python中的opencv 图像梯度,图像梯度计算的是图像变化的速度,图像梯度计算需要求导数,但是图像梯度一般通过计算像素值的差来得到梯度的近似值,下文详细介绍需要的小伙伴可以参考一下
    2022-06-06
  • python for 循环获取index索引的方法

    python for 循环获取index索引的方法

    今天小编就为大家分享一篇python for 循环获取index索引的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2019-02-02
  • 完美解决在oj中Python的循环输入问题

    完美解决在oj中Python的循环输入问题

    今天小编就为大家分享一篇完美解决在oj中Python的循环输入问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
    2018-06-06

最新评论