回溯搜索是一种通过试错来解决问题的算法,它尝试分步去解决一个问题。当发现已有的分步答案不能得到有效的解答的时候,会回溯到上一步进行新的尝试。这种方法适用于解决约束满足问题(CSP),如八皇后问题、数独等。
回溯算法通过构建一个状态空间树来表示所有可能的解决方案。它从根节点开始,逐步深入每一个分支,直到找到一个解决方案或者确定当前分支不可能包含解决方案为止。然后回溯到上一个节点,尝试其他分支。
def solveNQueens(n):
def is_not_under_attack(row, col):
return not (cols[col] or hills[row - col] or dales[row + col])
def place_queen(row, col):
queens.add((row, col))
cols[col] = 1
hills[row - col] = 1
dales[row + col] = 1
def remove_queen(row, col):
queens.remove((row, col))
cols[col] = 0
hills[row - col] = 0
dales[row + col] = 0
def backtrack(row = 0):
for col in range(n):
if is_not_under_attack(row, col):
place_queen(row, col)
if row + 1 == n:
output.append(queens.copy())
else:
backtrack(row + 1)
remove_queen(row, col)
cols = [0] * n
hills = [0] * (2 * n - 1)
dales = [0] * (2 * n - 1)
queens = set()
output = []
backtrack()
return output
# 打印解决方案
solutions = solveNQueens(8)
for solution in solutions:
board = [['.' for _ in range(8)] for _ in range(8)]
for row, col in solution:
board[row][col] = 'Q'
for row in board:
print(' '.join(row))
print()
通过上述方法和示例代码,可以有效地使用回溯搜索来解决约束满足问题。
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