《八皇后问题》Java数据结构-JavaProject-JavaOJ题集

简介: 《八皇后问题》& Java数据结构 & JavaProject & JavaOJ题集

《八皇后问题》& Java数据结构 & JavaProject & JavaOJ题集

n皇后的力扣链接

这里我优化了展现形式,放在oj上要去掉

N叉树问题(二叉树扩展)

技巧:画图分析---->判断是哪种数据结构

打印每组解

1. 八皇后问题定义 & 知识背景

八皇后问题(英文:Eight queens),是由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题,是回溯算法的典型案例。


问题表述为:在8×8格的国际象棋上摆放8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。如果经过±90度、±180度旋转,和对角线对称变换的摆法看成一类,共有42类。计算机发明后,有多种计算机语言可以编程解决此问题。


后来衍生为《n皇后问题》,即n*n棋盘能放n个皇后


回溯算法即—时间倒流


可用递归实现(本章重点)

可用Stack栈实现

我们想象一个场景:如果我们每一次走错都能回溯上一步,那么不就可以解决问题了。

待我们走完,不就可以记录下来次数了吗?

重要思想:


每一行只能有一个Queen,那么我们就可以每一行各选一个进行判断

八个攻击方向以及组合起来的攻击范围的判断

即一个棋盘的元素多个属性,一般不会用个类代表棋盘元素,而是用 【双生棋盘】

我们可以创建两个棋盘 —> 左盘记录攻击范围,右盘记录实时Queen位置




就拿简单的四皇后来看,棋盘每一行选一个位置放皇后,遇到不能放的就回溯

如图可知,四叉树数据结构—>递归实现

重点在于如何设计递归----并不是每一次都进入四次递归(并且是N叉树问题),可能0次or1次······

2. 棋盘设计

在以上理论基础下,我们开始设计吧!


这里我用的是二维顺序表,看起来麻烦了点,但也是对这一数据结构的练习!


完全可以用二维数组代替!

       List<List<Character>> queenBoard = new ArrayList<>();

       List<List<Character>> attack = new ArrayList<>();


//初始化
        for(int i = 0; i < N; i++) {
            queenBoard.add(
                 new ArrayList<Character>() {
    //区域一
                 }
            );
        }
        for(int i = 0; i < N; i++) {
            attack.add(
                    new ArrayList<Character>() {
    //区域二
                    }
            );
        }
                  //区域1
    {
                    for(int i = 0; i < N; i++) {
                        add(' ');
                    }
                }
                  //区域2
    {
                    for(int i = 0; i < N; i++) {
                        add(' ');
                    }
                }


这里我用到一个技巧—> ArrayList<类型不能省略>() + { 语句 }; 的组合,


注意:语句应该也被代码块包裹!

可以在这个对象没名字的时候,就实现调用其中的方法,并且外界变量并不会被其捕获,并且this就是这个匿名对象


本质上,就是匿名内部类的内置(实例代码块),在构造方法调用前就已经调用完毕。

可想而知,匿名内部类功能很大!不仅能重写,还能【添加文本】!

但是,实例化一个有名字对象也就够了!这里是为了拓展知识点!


以上就是初始化效果!(左边皇后盘,右边攻击盘)


以下是打印技巧


for(int i = 0; i < queenBoard.size(); i++) {
            System.out.print(queenBoard.get(i));
            System.out.print("         ");
            System.out.println(attack.get(i));
        }

3. 放置皇后

public static final int N = 4; //N皇后的【N常量】


以四皇后为例子!

主要是要让attack棋盘的数值发生变化!

public static void putOn(List<List<Character>> qB,
                         List<List<Character>> aT
                        , int row, int col) {
    //以下两步是必然发生的
    qB.get(row).set(col, 'Q');
    aT.get(row).set(col, '1');
    //技巧:方向数组
    //区域1
    //攻击
    //区域2
    for (int i = 1; i <= aT.size(); i++) {//保证覆盖整个整个棋盘
        for (int j = 0; j < 8; j++) {
            int iX = col + i * pointX[j];
            int iY = row + i * pointY[j];
            if(iX < aT.size() && iX >= 0 && iY < aT.size() && iY >= 0) {
                aT.get(iY).set(iX, '1');
            }
        }
    }
}



3.1 区域1: 方向数组!

这里两个数组对应下标必须匹配好~

这样就可以通过遍历,就可以实现(i - 1, i + 1) … (i + 1, i - 1) …(i + 2, i - 1)…,等坐标的表示

这里,Y对应行,X对应列!

不过这里没关系,反正是中心对称的攻击范围

//方向数组:
    final int[] pointX = {-1, 1, 0, 1, -1, 0, 1, -1};
    final int[] pointY = {0, 0, 1, 1, 1, -1, -1, -1};


3.2 区域2:对attack盘进行标记

其实本身皇后的攻击范围就是这么大,只不过棋盘就这么大

另一方面,这样写可读性高,减少很多判断语句

可以写递归,也可以写多重判断,这里我选择以下方法

加上刚才的方向数组,大大增加可读性!

for (int i = 1; i <= aT.size(); i++) {
    //保证覆盖整个整个棋盘
    for (int j = 0; j < 8; j++) {
        int iX = col + i * pointX[j];
        int iY = row + i * pointY[j];
        //棋盘内即可改为‘1’
        if(iX < aT.size() && iX >= 0 && iY < aT.size() && iY >= 0) {
            aT.get(iY).set(iX, '1');
        }
    }
}


3.3 测试

这里我提供里一个正解来测试,四条语句依次取消注释进行

putOn(queenBoard, attack, 0, 1);
        putOn(queenBoard, attack, 1, 3);
        putOn(queenBoard, attack, 2, 0);
        putOn(queenBoard, attack, 3, 2);
        for(int i = 0; i < queenBoard.size(); i++) {
            System.out.print(queenBoard.get(i));
            System.out.print("         ");
            System.out.println(attack.get(i));
        }


我改以下数据,扩大棋盘,效果更明显:


public static final int N = 8;
  putOn(queenBoard, attack, 4, 4);
        for(int i = 0; i < queenBoard.size(); i++) {
            System.out.print(queenBoard.get(i));
            System.out.print("         ");
            System.out.println(attack.get(i));
        }



4. 递归设计

public static void research(List<List<Character>> qB,
                         List<List<Character>> aT
                        ,  int row) {
    //区域一:递归出口1
    //区域二:
}


两个棋盘是必须的,存放数值嘛


重点参数row,只要能达到 N,就说明N个皇后已经放好!


row代表行,一行一行的测

测到第N行,(为棋盘外)

public static List<List<List<Character>>> history = new ArrayList<>();


全局性质的一个记录顺序表(三维的)

4.1 区域一:成功的递归出口

if(row == N) {
            List<List<Character>> tmp = new ArrayList<>();
            for (List<Character> list : qB) {
                tmp.add(new ArrayList<>(list));
            }
            history.add(tmp);
            return;
        }


这个递归出口是正解的递归出口

4.1.1 深拷贝

与二维数组一样,二维顺序表的拷贝也有讲究

这里我用的是顺序表的构造方法来拷贝

List<Character>,拷贝每一个这类型的引用,指向同一个对象

而我们应该拷贝对象的对象!

也就是如下代码的含义

List<List<Character>> tmp = new ArrayList<>();
        for (List<Character> list : qB) {
            tmp.add(new ArrayList<>(list));
        }


4.2 区域二:一次递归所需要经历的

循环语句加判断语句,对当前行每一列进行判断,符合就可以放置


对攻击盘,进行备份,以便回溯的时候能够恢复状态


放置


进入下一行


回归,复原


for (int i = 0; i < N ;i++) {
    if (aT.get(row).get(i) == '0' && row < N) {
        //浅拷贝了
        // List<List<Character>> tmp = new ArrayList<>(aT);//备份
        //深拷贝备份
        List<List<Character>> tmp = new ArrayList<>();
        for (List<Character> list : aT) {
            tmp.add(new ArrayList<>(list));
        }
        //放置
        putOn(qB, aT,row, i);
        //进入下一行
        research(qB, aT, row + 1);
        //回归,复原
        aT = tmp;
        qB.get(row).set(i, ' ');
    }
}



4.3 测试

这里我在放置以及复原时就打印一次,用的也是刚才的打印方法




就这样继续下去~ ~ ~

5. 大测试

research(queenBoard, attack,0);
        for (int i = 0; i < history.size(); i++) {
            System.out.println("第" + (i + 1) + "解:");
            for (int j = 0; j < N; j++) {
                System.out.println(history.get(i).get(j));
            }
        }


改以下数值: public static final int N = 8;


测试成功

接下来是力扣,需要修改哦!

List<String>,做一个可以将我们的二维顺序表转化为这个类型的方法(空格变为 . )

原本是char[] 类型有优势,因为可以直接构造字符串【我到这里很后悔!对不起xdm】

虽然有toArray方法,但是不能是基本数据类型的数组!

public static List<String> change(List<List<Character>> queenBoard) {
    List<String> list = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            stringBuilder.append(queenBoard.get(i).get(j));
        }
        list.add(stringBuilder.toString());
    }
    return list;
}


下面是提交力扣代码

不好意思,我没考虑到这个问题,导致转化花了特别多时间,所有代码运行速率慢

可以再用char[ ] [ ] 数组做一遍哦,效率更快!思路一致

class Solution {
    public List<List<String>> solveNQueens(int n) {
        N = n;
        List<List<Character>> queenBoard = new ArrayList<>();
        List<List<Character>> attack = new ArrayList<>();
        //初始化
        for(int i = 0; i < N; i++) {
            queenBoard.add(
                 new ArrayList<Character>() {
                    {
                        for(int i = 0; i < N; i++) {
                            add('.');
                        }
                    }
                }
            );
        }
        for(int i = 0; i < N; i++) {
            attack.add(
                    new ArrayList<Character>() {
                        {
                            for(int i = 0; i < N; i++) {
                                add('0');
                            }
                        }
                    }
            );
        }
        research(queenBoard, attack,0);
        return history;
    }
     public int N = 8;
    public List<List<String>> history = new ArrayList<>();
    public  void putOn(List<List<Character>> qB,
                             List<List<Character>> aT
                            , int row, int col) {
        qB.get(row).set(col, 'Q');
        aT.get(row).set(col, '1');
        final int[] pointX = {-1, 1, 0, 1, -1, 0, 1, -1};
        final int[] pointY = {0, 0, 1, 1, 1, -1, -1, -1};
        for (int i = 1; i <= aT.size(); i++) {
            for (int j = 0; j < 8; j++) {
                int iX = col + i * pointX[j];
                int iY = row + i * pointY[j];
                if(iX < aT.size() && iX >= 0 && iY < aT.size() && iY >= 0) {
                    aT.get(iY).set(iX, '1');
                }
            }
        }
    }
    public void research(List<List<Character>> qB,
                             List<List<Character>> aT
                            ,  int row) {
        if(row == N) {
            List<String> ret = change(qB);
            history.add(ret);
            return;
        }
        for (int i = 0; i < N ;i++) {
            if (aT.get(row).get(i) == '0' && row < N) {
                List<List<Character>> tmp = new ArrayList<>();
                for (List<Character> list : aT) {
                    tmp.add(new ArrayList<>(list));
                }
                putOn(qB, aT,row, i);
                research(qB, aT, row + 1);
                aT = tmp;
                qB.get(row).set(i, '.');
            }
        }
    }
    public List<String> change(List<List<Character>> queenBoard) {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
            for (int j = 0; j < N; j++) {
                stringBuilder.append(queenBoard.get(i).get(j));
            }
            list.add(stringBuilder.toString());
        }
        return list;
    }
}



文章到此结束!谢谢观看

可以叫我 小马,我可能写的不好或者有错误,但是一起加油鸭🦆!


这是我的代码仓库!(在马拉圈的23.2里)代码仓库

八皇后问题 · 具体代码位置


邮箱:2040484356@qq.com


目录
相关文章
|
2月前
|
存储 人工智能 算法
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
这篇文章详细介绍了Dijkstra和Floyd算法,这两种算法分别用于解决单源和多源最短路径问题,并且提供了Java语言的实现代码。
92 3
数据结构与算法细节篇之最短路径问题:Dijkstra和Floyd算法详细描述,java语言实现。
|
2月前
|
存储 Java
Java中的HashMap和TreeMap,通过具体示例展示了它们在处理复杂数据结构问题时的应用。
【10月更文挑战第19天】本文详细介绍了Java中的HashMap和TreeMap,通过具体示例展示了它们在处理复杂数据结构问题时的应用。HashMap以其高效的插入、查找和删除操作著称,而TreeMap则擅长于保持元素的自然排序或自定义排序,两者各具优势,适用于不同的开发场景。
50 1
|
2月前
|
存储 Java
告别混乱!用Java Map优雅管理你的数据结构
【10月更文挑战第17天】在软件开发中,随着项目复杂度增加,数据结构的组织和管理至关重要。Java中的Map接口提供了一种优雅的解决方案,帮助我们高效、清晰地管理数据。本文通过在线购物平台的案例,展示了Map在商品管理、用户管理和订单管理中的具体应用,有效提升了代码质量和维护性。
94 2
|
2月前
|
存储 Java 开发者
Java Map实战:用HashMap和TreeMap轻松解决复杂数据结构问题!
【10月更文挑战第17天】本文深入探讨了Java中HashMap和TreeMap两种Map类型的特性和应用场景。HashMap基于哈希表实现,支持高效的数据操作且允许键值为null;TreeMap基于红黑树实现,支持自然排序或自定义排序,确保元素有序。文章通过具体示例展示了两者的实战应用,帮助开发者根据实际需求选择合适的数据结构,提高开发效率。
73 2
|
9天前
|
存储 缓存 安全
Java 集合江湖:底层数据结构的大揭秘!
小米是一位热爱技术分享的程序员,本文详细解析了Java面试中常见的List、Set、Map的区别。不仅介绍了它们的基本特性和实现类,还深入探讨了各自的使用场景和面试技巧,帮助读者更好地理解和应对相关问题。
30 5
|
1月前
|
缓存 算法 Java
本文聚焦于Java内存管理与调优,介绍Java内存模型、内存泄漏检测与预防、高效字符串拼接、数据结构优化及垃圾回收机制
在现代软件开发中,性能优化至关重要。本文聚焦于Java内存管理与调优,介绍Java内存模型、内存泄漏检测与预防、高效字符串拼接、数据结构优化及垃圾回收机制。通过调整垃圾回收器参数、优化堆大小与布局、使用对象池和缓存技术,开发者可显著提升应用性能和稳定性。
49 6
|
1月前
|
存储 Java 索引
Java中的数据结构:ArrayList和LinkedList的比较
【10月更文挑战第28天】在Java编程世界中,数据结构是构建复杂程序的基石。本文将深入探讨两种常用的数据结构:ArrayList和LinkedList,通过直观的比喻和实例分析,揭示它们各自的优势与局限,帮助你在面对不同的编程挑战时做出明智的选择。
|
2月前
|
存储 算法 Java
Java 中常用的数据结构
【10月更文挑战第20天】这些数据结构在 Java 编程中都有着广泛的应用,掌握它们的特点和用法对于提高编程能力和解决实际问题非常重要。
33 6
|
2月前
|
存储 Java 开发者
Java中的Map接口提供了一种优雅的方式来管理数据结构,使代码更加清晰、高效
【10月更文挑战第19天】在软件开发中,随着项目复杂度的增加,数据结构的组织和管理变得至关重要。Java中的Map接口提供了一种优雅的方式来管理数据结构,使代码更加清晰、高效。本文通过在线购物平台的案例,展示了Map在商品管理、用户管理和订单管理中的具体应用,帮助开发者告别混乱,提升代码质量。
32 1
|
2月前
|
存储 算法 Java
Java常用的数据结构
【10月更文挑战第3天】 在 Java 中,常用的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表和集合。每种数据结构都有其特点和适用场景,如数组适用于快速访问,链表适合频繁插入和删除,栈用于实现后进先出,队列用于先进先出,树和图用于复杂关系的表示和查找,哈希表提供高效的查找性能,集合用于存储不重复的元素。合理选择和组合使用这些数据结构,可以显著提升程序的性能和效率。
下一篇
DataWorks