Python每日一练(20230419) N皇后II、迷宫问题(递归) 、体操比赛成绩统计

简介: Python每日一练(20230419) N皇后II、迷宫问题(递归) 、体操比赛成绩统计

1. N皇后 II

n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n×n 的棋盘上,并且使皇后彼此之间不能相互攻击。

给你一个整数 n ,返回 n 皇后问题 不同的解决方案的数量。

示例 1:

输入:n = 4

输出:2

解释:如上图所示,4 皇后问题存在两个不同的解法。


示例 2:

输入:n = 1

输出:1


提示:

  • 1 <= n <= 9
  • 皇后彼此不能相互攻击,也就是说:任何两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。

以下程序实现了这一功能,请你填补空白处内容:

```python
class Solution(object):
    def __init__(self):
        self.count = 0
    def totalNQueens(self, n):
        self.dfs(0, n, 0, 0, 0)
        return self.count
    def dfs(self, row, n, column, diag, antiDiag):
        if row == n:
            self.count += 1
            return
        for index in range(n):
            isColSafe = (1 << index) & column == 0
            isDigSafe = (1 << (n - 1 + row - index)) & diag == 0
            isAntiDiagSafe = (1 << (row + index)) & antiDiag == 0
            if isAntiDiagSafe and isColSafe and isDigSafe:
                _________________________;
if __name__ == '__main__':
    s = Solution()
    print (s.totalNQueens(4))
```

出处:

https://edu.csdn.net/practice/25949963

代码:

class Solution(object):
    def __init__(self):
        self.count = 0
    def totalNQueens(self, n):
        self.dfs(0, n, 0, 0, 0)
        return self.count
    def dfs(self, row, n, column, diag, antiDiag):
        if row == n:
            self.count += 1
            return
        for index in range(n):
            isColSafe = (1 << index) & column == 0
            isDigSafe = (1 << (n - 1 + row - index)) & diag == 0
            isAntiDiagSafe = (1 << (row + index)) & antiDiag == 0
            if isAntiDiagSafe and isColSafe and isDigSafe:
                self.dfs(row + 1,  n, (1 << index) | column,
                    (1 << (n - 1 + row - index)) | diag,
                    (1 << (row + index)) | antiDiag)
if __name__ == '__main__':
    s = Solution()
    print(s.totalNQueens(4))
    s = Solution()
    print(s.totalNQueens(1))

输出:

2

1


2. 迷宫问题(递归)

问题描述:一只老鼠在一个n×n迷宫的入口处,它想要吃迷宫出口处放着奶酪,问这只老鼠能否吃到奶酪?如果可以吃到,请给出一条从入口到奶酪的路径。

思考:解决问题之前,我们首先要做的就是仔细研究问题,找出问题的已知条件和要得到的是什么。和解数学问题、物理问题一样要先弄懂问题。那么,老鼠走迷宫问题的已知条件有什么呢?

数学模型重新定义问题:

问题:问老鼠能否吃到奶酪就是问能否找到一条从迷宫入口到出口的路径。如果不能找到,那么老鼠就吃不到奶酪;如果能够找到,那么就给出这条路径。

观察10×10的迷宫。这个迷宫其实是由10×10=100个格子组成的,其中绿色格子代表墙,白色格子代表路,如图(1)所示。

“绿色格子代表墙,白色格子代表路”是用语言形式描述的,需要转换成数学的形式。用1和0分别定义绿色格子和白色格子,可以得到如图(2)的迷宫。

将上面10×10的迷宫定义为如下的二维数组,即

m[10][10]=[

[1,1,1,0,1,1,1,1,1,1],

[1,0,0,0,0,0,0,0,1,1],

[1,0,1,1,1,1,1,0,0,1],

[1,0,1,0,0,0,0,1,0,1],

[1,0,1,0,1,1,0,0,0,1],

[1,0,0,1,1,0,1,0,1,1],

[1,1,1,1,0,0,0,0,1,1],

[1,0,0,0,0,1,1,1,0,0],

[1,0,1,1,0,0,0,0,0,1],

[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]

有了对迷宫的数学定义,就可以很简单的定义迷宫的入口和出口了。迷宫的入口是m[0][3],出口是m[7][9]。老鼠走迷宫问题就是要找一条从入口到出口的路径,如果存在就返回这条路径;如果不存在,就返回不存在这种路径。也就是说,要在二维数组m中找一条从m[0][3]到m[7][9]全部为0的路径。 请使用递归解决迷宫路径查找问题。

以下程序实现了这一功能,请你填补空白处内容:

```python
def maze(m, n, route, pos, export):
    """走迷宫
    m       - 迷宫数组,列表
    n       - 迷宫阶数
    route   - 可能的路线,列表
    pos     - 当前位置,元组
    export  - 出口位置,元组
    """
    route.append(pos)
    if pos == export:
        print(route)
    if pos[0] > 0 and m[pos[0]-1][pos[1]] == 0 and (pos[0]-1,pos[1]) not in route:
        maze(m, n, route[:], (pos[0]-1,pos[1]), export)
    if pos[0] < n-1 and m[pos[0]+1][pos[1]] == 0 and (pos[0]+1,pos[1]) not in route:
        maze(m, n, route[:], (pos[0]+1,pos[1]), export)
    if pos[1] > 0 and m[pos[0]][pos[1]-1] == 0 and (pos[0],pos[1]-1) not in route:
        maze(m, n, route[:], (pos[0],pos[1]-1), export)
    ________________________________;
m = [
    [1,1,1,0,1,1,1,1,1,1], 
    [1,0,0,0,0,0,0,0,1,1], 
    [1,0,1,1,1,1,1,0,0,1], 
    [1,0,1,0,0,0,0,1,0,1], 
    [1,0,1,0,1,1,0,0,0,1], 
    [1,0,0,1,1,0,1,0,1,1], 
    [1,1,1,1,0,0,0,0,1,1], 
    [1,0,0,0,0,1,1,1,0,0], 
    [1,0,1,1,0,0,0,0,0,1], 
    [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]]
maze(m, len(m), list(), (0,3), (7,9))
```

出处:

https://edu.csdn.net/practice/25949964

代码:

def maze(m, n, route, pos, export):
    """走迷宫
    m       - 迷宫数组,列表
    n       - 迷宫阶数
    route   - 可能的路线,列表
    pos     - 当前位置,元组
    export  - 出口位置,元组
    """
    route.append(pos)
    if pos == export:
        print(route)
    if pos[0] > 0 and m[pos[0]-1][pos[1]] == 0 and (pos[0]-1,pos[1]) not in route:
        maze(m, n, route[:], (pos[0]-1,pos[1]), export)
    if pos[0] < n-1 and m[pos[0]+1][pos[1]] == 0 and (pos[0]+1,pos[1]) not in route:
        maze(m, n, route[:], (pos[0]+1,pos[1]), export)
    if pos[1] > 0 and m[pos[0]][pos[1]-1] == 0 and (pos[0],pos[1]-1) not in route:
        maze(m, n, route[:], (pos[0],pos[1]-1), export)
    if pos[1] < n-1 and m[pos[0]][pos[1]+1] == 0 and (pos[0],pos[1]+1) not in route:
        maze(m, n, route[:], (pos[0],pos[1]+1), export)
if __name__ == '__main__':
    m =[[1,1,1,0,1,1,1,1,1,1], 
        [1,0,0,0,0,0,0,0,1,1], 
        [1,0,1,1,1,1,1,0,0,1], 
        [1,0,1,0,0,0,0,1,0,1], 
        [1,0,1,0,1,1,0,0,0,1], 
        [1,0,0,1,1,0,1,0,1,1], 
        [1,1,1,1,0,0,0,0,1,1], 
        [1,0,0,0,0,1,1,1,0,0], 
        [1,0,1,1,0,0,0,0,0,1], 
        [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]]
    maze(m, len(m), list(), (0,3), (7,9))

输出:

[(0, 3), (1, 3), (1, 4), (1, 5), (1, 6), (1, 7), (2, 7), (2, 8), (3, 8), (4, 8), (4, 7), (5, 7), (6, 7), (6, 6), (6, 5), (6, 4), (7, 4), (8, 4), (8, 5), (8, 6), (8, 7), (8, 8), (7, 8), (7, 9)]


3. 体操比赛成绩统计

体操比赛成绩统计。多名运动员,多个评委打分,去掉一个最高分和去掉一个最低分,对其余分数求平均分作为一个运动员成绩。

编程通过键盘输入每位运动员编号和每个评委的成绩,求出运动员的最终成绩,并将运动员编号和最终成绩保存在一个字典中,形如{编号1:最终成绩1,学号2:最终成绩2.....,并将结果输出。

出处:

https://edu.csdn.net/practice/25949965

代码:

t = int(input('请输入评委人数(不得少于3人):'))
s = int(input('请输入学生人数(不得少于1人):'))
stus = []
for i in range(s):
    stu = {'score':[]}
    stu.update({'sn':str(input('----\n请输入学生学号:'))})
    for j in range(t):
        stu['score'].append(input('请输入评委'+str(j+1)+'的评分:'))
    stu['score'].sort()
    stu.update({'min':stu['score'].pop(0)})
    stu.update({'max':stu['score'].pop()})
    stu.update({'avg':eval('+'.join(stu['score']))/len(stu['score'])})
    stus.append(stu)
r = {n['sn']:n['avg'] for n in stus}
print(r)

输出:


🌟 每日一练刷题专栏 🌟

持续,努力奋斗做强刷题搬运工!

👍 点赞,你的认可是我坚持的动力!

🌟 收藏,你的青睐是我努力的方向!

评论,你的意见是我进步的财富!  

主页:https://hannyang.blog.csdn.net/


目录
相关文章
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
统计学与Python:实现描述性统计和推断性统计分析
【4月更文挑战第12天】本文介绍了Python在统计学中的应用,重点讲解了如何使用Python进行描述性与推断性统计分析。Pandas和NumPy库用于描述性统计,提供数据概括和总结功能;Scipy和Statsmodels库支持推断性统计,包括假设检验和模型建立。通过数据导入、描述性统计量计算、图表绘制以及假设检验和回归分析等步骤,展示了Python实现统计分析的基本流程。持续学习和实践将有助于提升Python统计分析能力。
|
16小时前
|
存储 运维 数据挖掘
Python列表中每个元素前面连续重复次数的数列统计
Python列表中每个元素前面连续重复次数的数列统计
9 1
|
16小时前
|
Python
python解决不区分大小写统计问题
python解决不区分大小写统计问题
18 0
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 供应链 算法
Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场
Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 存储 测试技术
使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测
|
16小时前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
用Python进行健康数据分析:挖掘医疗统计中的信息
【4月更文挑战第12天】Python在医疗健康数据分析中扮演重要角色,具备数据处理、机器学习、可视化及丰富生态的优势。基本流程包括数据获取、预处理、探索、模型选择与训练、评估优化及结果可视化。应用案例包括疾病预测、药物效果分析和医疗资源优化,例如使用RandomForestClassifier进行疾病预测,Logit模型分析药物效果,以及linprog优化医疗资源配置。
|
16小时前
|
数据处理 开发者 Python
python 代码内存统计
【4月更文挑战第9天】
|
17小时前
|
测试技术 Python
279: 人数统计(python)
279: 人数统计(python)
|
11月前
|
Python
Python|如何用递归解决汉诺塔问题?
Python|如何用递归解决汉诺塔问题?
86 0
|
算法 Python
python递归——汉诺塔
汉诺塔的传说 法国数学家爱德华·卢卡斯曾编写过一个印度的古老传说:在世界中心贝拿勒斯(在印度北部)的圣庙里,一块黄铜板上插着三根宝石针。印度教的主神梵天在创造世界的时候,在其中一根针上从下到上地穿好了由大到小的64片金片,这就是所谓的汉诺塔。
1202 0