8皇后以及N皇后算法探究,回溯算法的JAVA实现,递归方案
八皇后问题,是一个古老而著名的问题,是回溯算法的典型案例。该问题是国际西洋棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出: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。 高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解,后来有人用图论的方法解出92种结果。计算机发明后,有多种计算机语言可以解决此问题。---------以上节选自百度百科。
算法思考,初步思路:
构建二维int或者short型数组,内存中模拟棋盘
chess[r][c]=0表示:r行c列没有皇后,chess[r][c]=1表示:r行c列位置有一个皇后
从第一行第一列开始逐行摆放皇后
依题意每行只能有一个皇后,遂逐行摆放,每行一个皇后即可
摆放后立即调用一个验证函数(传递整个棋盘的数据),验证合理性,安全则摆放下一个,不安全则尝试摆放这一行的下一个位置,直至摆到棋盘边界
当这一行所有位置都无法保证皇后安全时,需要回退到上一行,清除上一行的摆放记录,并且在上一行尝试摆放下一位置的皇后(回溯算法的核心)
当摆放到最后一行,并且调用验证函数确定安全后,累积数自增1,表示有一个解成功算出
验证函数中,需要扫描当前摆放皇后的左上,中上,右上方向是否有其他皇后,有的话存在危险,没有则表示安全,并不需要考虑当前位置棋盘下方的安全性,因为下面的皇后还没有摆放
回溯算法的天然实现是使用编译器的递归函数,但是其性能令人遗憾
下面我们使用上面的思路初步实现8皇后的问题解法,并且将所有解法打印出来,供我们验证正确性
import java.util.Date; /** * 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。 * 下面使用递归方法解决 * @author newflydd@189.cn * */ public class EightQueen { private static final short N=8; //使用常量来定义,方便之后解N皇后问题 private static int count=0; //结果计数器 public static void main(String[] args) { Date begin =new Date(); //初始化棋盘,全部置0 short chess[][]=new short[N][N]; for(int i=0;i<N;i++){ for(int j=0;j<N;j++){ chess[i][j]=0; } } putQueenAtRow(chess,0); Date end =new Date(); System.out.println("解决 " +N+ " 皇后问题,用时:" +String.valueOf(end.getTime()-begin.getTime())+ "毫秒,计算结果:"+count); } private static void putQueenAtRow(short[][] chess, int row) { /** * 递归终止判断:如果row==N,则说明已经成功摆放了8个皇后 * 输出结果,终止递归 */ if(row==N){ count++; System.out.println("第 "+ count +" 种解:"); for(int i=0;i<N;i++){ for(int j=0;j<N;j++){ System.out.print(chess[i][j]+" "); } System.out.println(); } return; } short[][] chessTemp=chess.clone(); /** * 向这一行的每一个位置尝试排放皇后 * 然后检测状态,如果安全则继续执行递归函数摆放下一行皇后 */ for(int i=0;i<N;i++){ //摆放这一行的皇后,之前要清掉所有这一行摆放的记录,防止污染棋盘 for(int j=0;j<N;j++) chessTemp[row][j]=0; chessTemp[row][i]=1; if( isSafety( chessTemp,row,i ) ){ putQueenAtRow(chessTemp,row+1); } } } private static boolean isSafety(short[][] chess,int row,int col) { //判断中上、左上、右上是否安全 int step=1; while(row-step>=0){ if(chess[row-step][col]==1) //中上 return false; if(col-step>=0 && chess[row-step][col-step]==1) //左上 return false; if(col+step<N && chess[row-step][col+step]==1) //右上 return false; step++; } return true; } }
输出结果:
需要打印棋盘时,耗时34毫秒,再看一看不需要打印棋盘时的性能:
耗时2毫秒,性能感觉还可以。
你以为到这儿就结束了吗?高潮还没开始,下面我们来看看这种算法解决9、10、11...15皇后问题的性能
稍微变动一下代码,循环打印出各个解的结果,如下图所示:
当我开始尝试解决16皇后问题时,发现时间复杂度已经超出我的心里预期,最终没让它继续执行下去。
上网一查N皇后的国际记录,已经有科研单位给出了25皇后的计算结果,耗时暂未可知
我们的程序跑16皇后已经无能为力,跑15皇后已经捉襟见肘(87秒)
中国的一些算法高手能在100秒内跑16皇后,可见上面的算法效率只能说一般,辣么,该如何改进呢?
我们发现二维棋盘数据在内存中浪费严重,全是0和1的组成,同时每次递归时使用JAVA的clone函数克隆一个新的棋盘,消耗进一步扩大,这里面一定有改进的方案。
我们考虑将二维数组使用一维数组代替,将一维数组的下标数据利用起来,模仿棋盘结构,如chess[R]=C时,表示棋盘上R行C列有一个皇后
这样程序的空间效率会得到迅速提高,同时二维数据改变成一维数据后的遍历过程也会大为缩减,时间效率有所提高,下面贴出代码:
import java.util.Date; public class EightQueen2 { private static final short K=15; //使用常量来定义,方便之后解N皇后问题 private static int count=0; //结果计数器 private static short N=0; public static void main(String[] args) { for(N=9;N<=K;N++){ Date begin =new Date(); /** * 初始化棋盘,使用一维数组存放棋盘信息 * chess[n]=X:表示第n行X列有一个皇后 */ short chess[]=new short[N]; for(int i=0;i<N;i++){ chess[i]=0; } putQueenAtRow(chess,(short)0); Date end =new Date(); System.out.println("解决 " +N+ "皇后问题,用时:" +String.valueOf(end.getTime()-begin.getTime())+ "毫秒,计算结果:"+count); } } private static void putQueenAtRow(short[] chess, short row) { /** * 递归终止判断:如果row==N,则说明已经成功摆放了8个皇后 * 输出结果,终止递归 */ if(row==N){ count++; // System.out.println("第 "+ count +" 种解:"); // for(int i=0;i<N;i++){ // for(int j=0;j<N;j++){ // System.out.print(chess[i][j]+" "); // } // System.out.println(); // } return; } short[] chessTemp=chess.clone(); /** * 向这一行的每一个位置尝试排放皇后 * 然后检测状态,如果安全则继续执行递归函数摆放下一行皇后 */ for(short i=0;i<N;i++){ //摆放这一行的皇后 chessTemp[row]=i; if( isSafety( chessTemp,row,i ) ){ putQueenAtRow(chessTemp,(short) (row+1)); } } } private static boolean isSafety(short[] chess,short row,short col) { //判断中上、左上、右上是否安全 short step=1; for(short i=(short) (row-1);i>=0;i--){ if(chess[i]==col) //中上 return false; if(chess[i]==col-step) //左上 return false; if(chess[i]==col+step) //右上 return false; step++; } return true; } }
运算结果:
可以看到所有结果的耗时缩短了一倍有余,这无疑是一次算法的进步
辣么,还有改进空间吗?
答案必然是肯定的,对于算法,我们越是精益求精,我们的能力就越强大,我们越是浅尝辄止,我们的进步就越慢。
下一篇博客我们来继续改进这个问题的算法,摒弃编译器自带的递归回溯,自己手写回溯过程,相信效率会进一步提高,最终在可控范围内将16皇后问题解出来。
posted on 2015-12-31 14:32 丁丁·全栈工程师 阅读(29555) 评论(9) 编辑 收藏 举报