资讯专栏INFORMATION COLUMN

八皇后,回溯与递归(Python实现)

TZLLOG / 1340人阅读

摘要:八皇后问题是十九世纪著名的数学家高斯年提出。同时可以扩展为九皇后,十皇后问题。解决方案回溯与递归。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。

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语言的八皇后代码,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,按选优条件向前搜索,以达到目标。当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。参见百度百科

2.递归法

阶乘 n! = 1 x 2 x 3 x ... x n

用函数fact(n)表示,可以看出:

fact(1) = 1

fact(n) = n!

           = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n

           = (n-1)! x n

           = fact(n-1) x n

于是,fact(n)用递归的方式写出来就是:

def fact(n):
  if n==1:
    return 1
  return n * fact(n - 1)

如果计算fact(5),结果如下:

===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

使用递归函数需要注意防止栈溢出。在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的,每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧。由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。可以试试fact(1000):

>>> fact(1000)
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in 
  File "", line 4, in fact
  ...
  File "", line 4, in fact
RuntimeError: maximum recursion depth exceeded

解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化。

尾递归是指,在函数返回的时候,调用自身本身,并且,return语句不能包含表达式。这样,编译器或者解释器就可以把尾递归做优化,使递归本身无论调用多少次,都只占用一个栈帧,不会出现栈溢出的情况。如:

def factorial(n, acc=1):
  if n == 0:
    return acc
  return factorial(n-1, n*acc)

函数返回时只调用了它本身factorial(n-1, n*acc)

问题是Python标准的解释器没有针对尾递归做优化,任何递归函数都存在栈溢出的问题。

python源码:

# -*- coding: utf-8 -*-
#python默认为ascii编码,中文编码可以用utf-8
import random
#随机模块

def conflict(state,col):
    #冲突函数,row为行,col为列
    row=len(state)
    for i in range(row):
        if abs(state[i]-col) in (0,row-i):#重要语句
            return True
    return False
    
def queens(num=8,state=()):
    #生成器函数
    for pos in range(num):
        if not conflict(state, pos):
            if len(state)==num-1:
                yield(pos,)
            else:
                for result in queens(num, state+(pos,)):
                    yield (pos,)+result

def queenprint(solution):
    #打印函数
    def line(pos,length=len(solution)):
        return ". "*(pos)+"X "+". "*(length-pos-1)
    for pos in solution:
        print line(pos)
        

for solution in list(queens(8)):
    print solution
    
print "  total number is "+str(len(list(queens())))
print "  one of the range is:
"
queenprint(random.choice(list(queens())))

结果:

(0, 4, 7, 5, 2, 6, 1, 3)
(0, 5, 7, 2, 6, 3, 1, 4)
(0, 6, 3, 5, 7, 1, 4, 2)
(0, 6, 4, 7, 1, 3, 5, 2)
(1, 3, 5, 7, 2, 0, 6, 4)
(1, 4, 6, 0, 2, 7, 5, 3)
(1, 4, 6, 3, 0, 7, 5, 2)
(1, 5, 0, 6, 3, 7, 2, 4)
(1, 5, 7, 2, 0, 3, 6, 4)
(1, 6, 2, 5, 7, 4, 0, 3)
(1, 6, 4, 7, 0, 3, 5, 2)
(1, 7, 5, 0, 2, 4, 6, 3)
(2, 0, 6, 4, 7, 1, 3, 5)
(2, 4, 1, 7, 0, 6, 3, 5)
(2, 4, 1, 7, 5, 3, 6, 0)
(2, 4, 6, 0, 3, 1, 7, 5)
(2, 4, 7, 3, 0, 6, 1, 5)
(2, 5, 1, 4, 7, 0, 6, 3)
(2, 5, 1, 6, 0, 3, 7, 4)
(2, 5, 1, 6, 4, 0, 7, 3)
(2, 5, 3, 0, 7, 4, 6, 1)
(2, 5, 3, 1, 7, 4, 6, 0)
(2, 5, 7, 0, 3, 6, 4, 1)
(2, 5, 7, 0, 4, 6, 1, 3)
(2, 5, 7, 1, 3, 0, 6, 4)
(2, 6, 1, 7, 4, 0, 3, 5)
(2, 6, 1, 7, 5, 3, 0, 4)
(2, 7, 3, 6, 0, 5, 1, 4)
(3, 0, 4, 7, 1, 6, 2, 5)
(3, 0, 4, 7, 5, 2, 6, 1)
(3, 1, 4, 7, 5, 0, 2, 6)
(3, 1, 6, 2, 5, 7, 0, 4)
(3, 1, 6, 2, 5, 7, 4, 0)
(3, 1, 6, 4, 0, 7, 5, 2)
(3, 1, 7, 4, 6, 0, 2, 5)
(3, 1, 7, 5, 0, 2, 4, 6)
(3, 5, 0, 4, 1, 7, 2, 6)
(3, 5, 7, 1, 6, 0, 2, 4)
(3, 5, 7, 2, 0, 6, 4, 1)
(3, 6, 0, 7, 4, 1, 5, 2)
(3, 6, 2, 7, 1, 4, 0, 5)
(3, 6, 4, 1, 5, 0, 2, 7)
(3, 6, 4, 2, 0, 5, 7, 1)
(3, 7, 0, 2, 5, 1, 6, 4)
(3, 7, 0, 4, 6, 1, 5, 2)
(3, 7, 4, 2, 0, 6, 1, 5)
(4, 0, 3, 5, 7, 1, 6, 2)
(4, 0, 7, 3, 1, 6, 2, 5)
(4, 0, 7, 5, 2, 6, 1, 3)
(4, 1, 3, 5, 7, 2, 0, 6)
(4, 1, 3, 6, 2, 7, 5, 0)
(4, 1, 5, 0, 6, 3, 7, 2)
(4, 1, 7, 0, 3, 6, 2, 5)
(4, 2, 0, 5, 7, 1, 3, 6)
(4, 2, 0, 6, 1, 7, 5, 3)
(4, 2, 7, 3, 6, 0, 5, 1)
(4, 6, 0, 2, 7, 5, 3, 1)
(4, 6, 0, 3, 1, 7, 5, 2)
(4, 6, 1, 3, 7, 0, 2, 5)
(4, 6, 1, 5, 2, 0, 3, 7)
(4, 6, 1, 5, 2, 0, 7, 3)
(4, 6, 3, 0, 2, 7, 5, 1)
(4, 7, 3, 0, 2, 5, 1, 6)
(4, 7, 3, 0, 6, 1, 5, 2)
(5, 0, 4, 1, 7, 2, 6, 3)
(5, 1, 6, 0, 2, 4, 7, 3)
(5, 1, 6, 0, 3, 7, 4, 2)
(5, 2, 0, 6, 4, 7, 1, 3)
(5, 2, 0, 7, 3, 1, 6, 4)
(5, 2, 0, 7, 4, 1, 3, 6)
(5, 2, 4, 6, 0, 3, 1, 7)
(5, 2, 4, 7, 0, 3, 1, 6)
(5, 2, 6, 1, 3, 7, 0, 4)
(5, 2, 6, 1, 7, 4, 0, 3)
(5, 2, 6, 3, 0, 7, 1, 4)
(5, 3, 0, 4, 7, 1, 6, 2)
(5, 3, 1, 7, 4, 6, 0, 2)
(5, 3, 6, 0, 2, 4, 1, 7)
(5, 3, 6, 0, 7, 1, 4, 2)
(5, 7, 1, 3, 0, 6, 4, 2)
(6, 0, 2, 7, 5, 3, 1, 4)
(6, 1, 3, 0, 7, 4, 2, 5)
(6, 1, 5, 2, 0, 3, 7, 4)
(6, 2, 0, 5, 7, 4, 1, 3)
(6, 2, 7, 1, 4, 0, 5, 3)
(6, 3, 1, 4, 7, 0, 2, 5)
(6, 3, 1, 7, 5, 0, 2, 4)
(6, 4, 2, 0, 5, 7, 1, 3)
(7, 1, 3, 0, 6, 4, 2, 5)
(7, 1, 4, 2, 0, 6, 3, 5)
(7, 2, 0, 5, 1, 4, 6, 3)
(7, 3, 0, 2, 5, 1, 6, 4)
  total number is 92
  one of the range is:

X . . . . . . . 
. . . . . . X . 
. . . X . . . . 
. . . . . X . . 
. . . . . . . X 
. X . . . . . . 
. . . . X . . . 
. . X . . . . . 

源码解析:

主要利用冲突函数检测冲突,如果冲突则回溯,递归用到python的yield语句,该语句涉及python的生成器。

冲突函数:

def conflict(state,col):
  #冲突函数,row为行,col为列
  row=len(state)
  for i in range(row):
    if abs(state[i]-col) in (0,row-i):#重要语句
      return True
  return False

state为皇后的状态,类型是一个元组,如(7, 3, 0, 2, 5, 1, 6, 4),元组是不可变对象,一经创建不能修改,元组是创建生成器的一种方法。

步骤:

假设第一行到第三行的皇后都没冲突,这个时候要检测第四行皇后是否冲突。如第一行皇后在第五列,第二行皇后在第八列,第三行皇后在第四列,检验第四行皇后放在哪一列不会冲突。

. . . . X . . . 
. . . . . . . X 
. . . X . . . . 

这时state=(4,7,3),col=?

1.得出目前没冲突行数row

   row=len(state)

2.从1~row行依次检测是否与row+1行皇后冲突

 for i in range(row):

3.如果row+1行皇后所在的列col与其他行皇后的列相同或处于对角线,则冲突

if abs(state[i]-col) in (0,row-i):#重要语句
     return True

以上语句翻译为(其他行所在的列-要求检测所在行的列)相差范围为0~row-i则冲突。

傻瓜式教学:

第一行与第四行冲突,要么在同一列,要么在对角线,当对角线时列数相差3(因为第一行与第二行对角线相差1,第二行与第三行对角线相差1,则第一行与第三行对角线相差2,以此类推,第一行与第四行冲突,则相差3)

当第四行所在列col=4,这时abs ( state[0]-4 ) in (0 , 3-0)为真,因为4-4=0,如:

. . . . X . . . 
. . . . . . . X 
. . . X . . . . 

. . . . X . . .  同列冲突

当第四行所在列col=7,这时abs ( state[0]-7 ) in (0 , 3-0)为真,因为abs (4-7)=3,如:

. . . . X . . . 
. . . . . . . X 
. . . X . . . .

. . . . . . . X 对角线冲突

你们这么聪明,该重要语句应该懂吧。

生成器函数:

def queens(num=8,state=()):
  #生成器函数
  for pos in range(num):
    if not conflict(state, pos):
      if len(state)==num-1:
        yield(pos,)
      else:
        for result in queens(num, state+(pos,)):
          yield (pos,)+result

生成器:

通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。而且,创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器(Generator)。

参考:生成器

步骤:

1.下面该语句为构建所有皇后摆放情况打下基础。可以尝试所有情况。

for pos in range(num):

2.如果不冲突,则递归构造棋盘。

if not conflict(state, pos):

3.如果棋盘状态state已经等于num-1,即到达倒数第二行,而这时最后一行皇后又没冲突,直接yield,打出其位置(pos, ),Python在显示只有1个元素的元组时,也会加一个逗号,,以免你误解成数学计算意义上的括号。

否则递归,打印(pos , )+ result

  if len(state)==num-1:
    yield(pos,)
  else:
    for result in queens(num, state+(pos,)):
      yield (pos,)+result

傻瓜式教学:

例如pos=0,第一行放在第一列,这时不会冲突,但是不会进入if,因为还没到达倒数第二行,进入else后,再调用queens(num, state+(pos,),这时进入第二行,再次递归展开则是queens(num,state+(pos, )+(pos, ) ),到达最后一行时返回(pos, ),再返回倒数第二行,再返回倒数第三行,最后到达最开始那层(pos, )+result, pos为第一行皇后所在列,result包含第二行皇后所在列和另一个result,就是这么复杂,希望好好琢磨。

优美格式的打印函数就不讲了。

讲讲打印所有结果

for solution in queens(8):
    print solution

queens(8)因为生成器函数的for循环,每一次循环都会yield一个元组出来,所以有很多种情况,可以把它全部打出来。

也可以用list包装成列表再统计一下多少种数目。

print "  total number is "+str(len(list(queens()))

随机优美打印一个棋盘情况:

print "  one of the range is:
"
queenprint(random.choice(list(queens())))

文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/43292.html

相关文章

  • 数据结构算法之精讲「递归系列」

    摘要:终止条件递推公式递归的分类通过做大量的题,根据递归解决不同的问题,引申出来的几种解决和思考的方式。我们通过层与层之间的计算关系用递推公式表达出来做计算,经过层层的递归,最终得到结果值。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000019222330); 前言 几个月之前就想写这样一篇文章分享给大家,由于自己有心而力不足,没有把真...

    zhichangterry 评论0 收藏0
  • javascript回溯法解皇后问题

    摘要:回溯法解八皇后带详细注解若出现小于则说明问题无解第一次检测到新的一行回溯时运行的程序块为已经检测过并为能放置皇后的位置回溯过程中,遇到能放皇后的位置,说明这个位置在后面的验证没有通过,需要重新处理回溯时发现上一行也到行末需要继续回溯回溯 /** * 回溯法解八皇后, 带详细注解 */ function NQueens(order) { if (order < 4) { ...

    baiy 评论0 收藏0
  • 算法思想

    摘要:基础算法思想类别递推枚举递归分治贪婪回溯试探模拟递推递推分类顺推法从已知条件出发,逐步推算出要解决问题的方法。贪心算法的局限不能保证最后的解是最优的不能求最大最小解问题只能求满足某些约束条件的可行解范围。 基础算法思想类别 递推 枚举 递归 分治 贪婪 回溯(试探) 模拟 递推 递推分类 顺推法:从已知条件出发,逐步推算出要解决问题的方法。 逆推法:从已知结果出发,用迭代表达式...

    sshe 评论0 收藏0
  • 回溯算法

    摘要:回溯算法主要思想回溯算法的基本思想是从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。回溯算法说白了就是穷举法。回溯算法也叫试探法,它是一种系统地搜索问题的解的方法。用回溯算法解决问题的一般步骤为定义一个解空间,它包含问题的解。 回溯算法 主要思想 回溯算法的基本思想是:从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。八皇后问题就是回溯算法的典型,第一步按照顺序放一个皇...

    ctriptech 评论0 收藏0
  • docplex实战

    摘要:运筹做为一个运筹人多少知道些仿真优化软件当然高阶的运筹实践一定是以代码为基础的无论用什么代码最终也是在代码中首先建立所要优化问题的抽象模型一般都是一个优化问题如果你会的话就可以无障碍阅读接下来的内容如果你不会的话花半天时间学一下再来准备工作 运筹 做为一个运筹人,多少知道些仿真/优化软件,当然,高阶的运筹实践一定是以代码为基础的,无论用什么代码,最终也是在代码中首先建立所要优化问题的抽...

    yedf 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

最新活动
阅读需要支付1元查看
<