Python基于回溯法子集树模板解决马踏棋盘问题示例
时间:2019-04-06
本文章向大家介绍Python基于回溯法子集树模板解决马踏棋盘问题示例,主要包括Python基于回溯法子集树模板解决马踏棋盘问题示例使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。
本文实例讲述了Python基于回溯法子集树模板解决马踏棋盘问题。分享给大家供大家参考,具体如下:
问题
将马放到国际象棋的8*8棋盘board上的某个方格中,马按走棋规则进行移动,走遍棋盘上的64个方格,要求每个方格进入且只进入一次,找出一种可行的方案。
分析
说明:这个图是5*5的棋盘。
类似于迷宫问题,只不过此问题的解长度固定为64
每到一格,就有[(-2,1),(-1,2),(1,2),(2,1),(2,-1),(1,-2),(-1,-2),(-2,-1)]顺时针8个方向可以选择。
走到一格称为走了一步,把每一步看作元素,8个方向看作这一步的状态空间。
套用回溯法子集树模板。
代码
'''马踏棋盘''' n = 5 # 8太慢了,改为5 p = [(-2,1),(-1,2),(1,2),(2,1),(2,-1),(1,-2),(-1,-2),(-2,-1)] # 状态空间,8个方向 entry = (2,2) # 出发地 x = [None]*(n*n) # 一个解,长度固定64,形如[(2,2),(4,3),...] X = [] # 一组解 # 冲突检测 def conflict(k): global n,p, x, X # 步子 x[k] 超出边界 if x[k][0] < 0 or x[k][0] >= n or x[k][1] < 0 or x[k][1] >= n: return True # 步子 x[k] 已经走过 if x[k] in x[:k]: return True return False # 无冲突 # 回溯法(递归版本) def subsets(k): # 到达第k个元素 global n, p, x, X if k == n*n: # 超出最尾的元素 print(x) #X.append(x[:]) # 保存(一个解) else: for i in p: # 遍历元素 x[k-1] 的状态空间: 8个方向 x[k] = (x[k-1][0] + i[0], x[k-1][1] + i[1]) if not conflict(k): # 剪枝 subsets(k+1) # 测试 x[0] = entry # 入口 subsets(1) # 开始走第k=1步
效果图
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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