LintCode 题解丨大厂面试题:N皇后问题

简介: LintCode 题解丨大厂面试题:N皇后问题

n皇后问题是将n个皇后放置在n*n的棋盘上,皇后彼此之间不能相互攻击(任意两个皇后不能位于同一行,同一列,同一斜线)。

给定一个整数n,返回所有不同的n皇后问题的解决方案。

每个解决方案包含一个明确的n皇后放置布局,其中“Q”和“.”分别表示一个女王和一个空位置。

在线评测地址:

LintCode 领扣

样例1:

输入:1
输出:
[["Q"]]
样例2:

输入:4
输出:
[
// Solution 1
[".Q..",
"...Q",
"Q...",
"..Q."
],
// Solution 2
["..Q.",
"Q...",
"...Q",
".Q.."
]
]
算法:dfs(回溯法)

题目分析

这个问题要求把n个皇后放在一个nXn的棋盘上,使得任何两个皇后都不能相互攻击,即它们不能同行,不能同列,也不能位于同一条对角线上。对于n=1,问题的解很简单,而且很容易看出对于n=2和n=3来说,这个问题是无解的。所以我们考虑4皇后问题,并用回溯法对它求解。

算法思路

因为每个皇后都必须分别占据一行,我们需要做的不过是棋盘上的每个皇后分配一列。
下面我们用4皇后的求解过程来讲解算法思路:
从空棋盘开始,然后把皇后1 放到它所在行的第-一个可能位置上,也就是第一-行第一列。对于皇后2,在经过第-列和第二列的失败尝试之后,我们把它放在第一个可能的位置,就是格子(2, 3),位于第二行第三列的格子。这被证明是一个死胡同,因为皇后3将没有位置可放。所以,该算法进行回溯,把皇后2放在下一个可能位置(2,4)上。这样皇后3就可以放在(3, 2),这被证明是另一个死胡同。该算法然后就回溯到底,把皇后1移到(1,2)。 接着皇后2到(2,4), 皇后3到(3,1), 而皇后4到(4, 3), 这就是该问题的一个解。
整个过程实际上就是一个状态树的遍历过程
下图为状态树
算法:dfs(回溯法)

题目分析

这个问题要求把n个皇后放在一个nXn的棋盘上,使得任何两个皇后都不能相互攻击,即它们不能同行,不能同列,也不能位于同一条对角线上。对于n=1,问题的解很简单,而且很容易看出对于n=2和n=3来说,这个问题是无解的。所以我们考虑4皇后问题,并用回溯法对它求解。

算法思路

因为每个皇后都必须分别占据一行,我们需要做的不过是棋盘上的每个皇后分配一列。
下面我们用4皇后的求解过程来讲解算法思路:
从空棋盘开始,然后把皇后1 放到它所在行的第-一个可能位置上,也就是第一-行第一列。对于皇后2,在经过第-列和第二列的失败尝试之后,我们把它放在第一个可能的位置,就是格子(2, 3),位于第二行第三列的格子。这被证明是一个死胡同,因为皇后3将没有位置可放。所以,该算法进行回溯,把皇后2放在下一个可能位置(2,4)上。这样皇后3就可以放在(3, 2),这被证明是另一个死胡同。该算法然后就回溯到底,把皇后1移到(1,2)。 接着皇后2到(2,4), 皇后3到(3,1), 而皇后4到(4, 3), 这就是该问题的一个解。
整个过程实际上就是一个状态树的遍历过程
下图为状态树

代码思路

按行摆放,在确定一个皇后应该摆的列时,需要检查当前列是否合法,如果合法,则将皇后放置在当前位置,并进行递归,回溯。每行都摆满皇后时,则产生了一种解法,将所有解法收集并返回。
合法性判断方法:当前将要摆放皇后的位置和其他已摆放皇后的位置不能在同一列,且不能在同一条斜线上。这里判断是否在同一条斜线上可以通过两个皇后的位置横坐标之差和纵坐标之差的绝对值是否相等来判断。
复杂度分析

空间复杂度:O(N!)
时间复杂度:O(N!)
放置第一个皇后有 N 种可能,放置两个皇后不超过N(N-2)种可能,放置三个皇后不超过N(N - 2)(N - 4)种可能 ,以此类推。
class Solution {

/**
 * Get all distinct N-Queen solutions
 * @param n: The number of queens
 * @return: All distinct solutions
 * For example, A string '...Q' shows a queen on forth position
 */
List<List<String>> solveNQueens(int n) {
    // result用于存储答案
    List<List<String>> results = new ArrayList<>();
    if (n <= 0) {
        return results;
    }
    
    search(results, new ArrayList<Integer>(), n);
    return results;
}

// search函数为搜索函数,n表示已经放置了n个皇后,cols 表示每个皇后所在的列
private void search(List<List<String>> results, List<Integer> cols, int n) {
    // 若已经放置了n个皇后表示出现了一种解法,绘制后加入答案result
    if (cols.size() == n) {
        results.add(Draw(cols));
        return;
    }
    // 枚举当前皇后放置的列,若不合法则跳过
    for (int colIndex = 0; colIndex < n; colIndex++) {
        if (!isValid(cols, colIndex)) {
            continue;
        }
        // 若合法则递归枚举下一行的皇后
        cols.add(colIndex);
        search(results, cols, n);
        cols.remove(cols.size() - 1);
    }
}

// isValid函数为合法性判断函数
private boolean isValid(List<Integer> cols, int col) {
    int row = cols.size();
    for (int rowIndex = 0; rowIndex < cols.size(); rowIndex++) {
        //若有其他皇后在同一列或同一斜线上则不合法
        if (cols.get(rowIndex) == col) {
            return false;
        }
        if (row + col == rowIndex + cols.get(rowIndex)) {
            return false;
        }
        if (row - col == rowIndex - cols.get(rowIndex)) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}
// Draw函数为将 cols 数组转换为答案的绘制函数
private List<String> Draw(List<Integer> cols) {
    List<String> result = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < cols.size(); i++) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int j = 0; j < cols.size(); j++) {
            sb.append(j == cols.get(i) ? 'Q' : '.');
        }
        result.add(sb.toString());
    }
    return result;
}

}
更多题解参考:

九章算法 - 帮助更多中国人找到好工作,硅谷顶尖IT企业工程师实时在线授课为你传授面试技巧

相关文章
|
机器学习/深度学习 自然语言处理
自然语言处理Transformer模型最详细讲解(图解版)
自然语言处理Transformer模型最详细讲解(图解版)
13581 1
自然语言处理Transformer模型最详细讲解(图解版)
|
机器学习/深度学习 算法 安全
随机性、熵与随机数生成器:解析伪随机数生成器(PRNG)和真随机数生成器(TRNG)
随机性在密码学、仿真和机器学习等领域中至关重要,本文探讨了随机性、熵的概念以及伪随机数生成器(PRNG)和真随机数生成器(TRNG)的原理和应用。PRNG通过算法生成看似随机的序列,适用于高效需求;TRNG利用物理过程生成真正随机数,适用于高安全需求。文章还讨论了两者的协同应用及其面临的挑战。
1262 5
随机性、熵与随机数生成器:解析伪随机数生成器(PRNG)和真随机数生成器(TRNG)
|
12月前
|
存储 Kubernetes API
在Kubernetes(k8s)环境中无法删除持久卷(PV)和持久卷声明(PVC)的解决方案
最后,应该记住,直接编辑Kubernetes对象是一个破坏性的操作,应该只在必要时、并在充分了解后果的情况下采取,理想情况下在有经验的操作员指导下进行。
733 10
|
11月前
|
消息中间件 缓存 Java
医院信息系统(HIS)的开发架构解析,代码示例
医院信息系统(HIS)是现代医院的核心,其架构设计直接影响系统稳定性、扩展性与用户体验。本文解析HIS架构演进历程,从单机、C/S、B/S到微服务与云原生架构,结合代码示例,深入讲解现代HIS系统的分层架构、核心模块与关键技术实践。
2439 1
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
Triton入门教程:安装与编写和运行简单Triton内核
Triton是一款开源GPU编程语言与编译器,专为AI和深度学习领域设计,提供高性能GPU代码开发的高效途径。它支持通过Python编写自定义GPU内核,性能接近专家级CUDA代码,但无需掌握底层CUDA知识。本文全面介绍了Triton的核心功能、安装方法、基础应用、高级优化策略,以及与CUDA和PyTorch的技术对比。此外,还探讨了其在实际项目中的应用场景,如加速Transformer模型训练和实现高效的量化计算内核。Triton简化了GPU编程流程,降低了开发门槛,同时保持高性能表现,成为连接高级框架与底层硬件的重要工具。
1857 3
Triton入门教程:安装与编写和运行简单Triton内核
|
Linux Windows
Centos7配置DHCP(简单模式)
Centos7配置DHCP(简单模式)
1327 0
Centos7配置DHCP(简单模式)
|
数据采集 自然语言处理 数据可视化
优秀python系统案例】基于python Flask的电影票房数据爬取与可视化系统的设计与实现
本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的电影票房数据爬取与可视化系统,该系统利用网络爬虫技术从豆瓣电影网站抓取数据,通过Python进行数据处理和分析,并采用ECharts等库实现数据的可视化展示,为电影行业从业者提供决策支持。
1974 2
优秀python系统案例】基于python Flask的电影票房数据爬取与可视化系统的设计与实现
分享一些在 1688 上找一件代发商品的技巧
在1688上找一件代发商品需明确自身需求与定位,筛选可靠供应商,研究商品信息,利用精准搜索和平台推荐,关注活动,并与供应商充分沟通,确保合作顺畅。
|
Python
Jetson 错误(一):Illegal instruction (core dumped)解决
在NVIDIA Jetson平台上运行Python时遇到"Illegal instruction (core dumped)"错误的解决方法,包括设置环境变量和确保软件包版本兼容性。
1583 0
|
监控 安全 网络协议
DHCP 协议及其优缺点
【8月更文挑战第20天】
1807 0