CDays-3 习题三 （八皇后问题）及相关内容解析。Python 基础教程

又是八皇后问题。

似乎每种语言中都会出现八皇后问题来告诉你递归算法怎么玩。

让我们先百度一下八皇后问题。于是你发现了百度百科，好长的词条，里面基本包括了所有主流语言的例程。让我们点击Python看一下。

我了个大槽，这是什么玩意，木有缩进，而且那个库也没见过，趁机搜一下。

好像是迭代器里面的东西。迭代器又是什么。 好吧，一个算法问题已经引出了另一个常识问题了。让我们先停在这里吧。去参考另一篇日志吧，还没写。><

我修复了下上面的程序。

from itertools import permutations

for vec in permutations(range(8)):

    if (8 == len(set(vec[i]+i for i in range(8)))== len(set(vec[i]-i for i in range(8)))):

        print vec

显然是可以运行的。牛逼吧。

但是我们可以知道，这里面是有重复的，因为从棋盘是对称的，每行判别的方法不可避免的出现重复解。但这是正确的完整解92个。

这个程序对于我们初学者来说太过强大了，不过它完美的体现了Python的优美。

让我们看一看比较普通的想法。

好像直到现在我们还不知道什么是八皇后问题，看一下哈。

在8X8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。

就是类似于这种布局。

如果我们在棋盘的的任何一个位置放一个皇后，

那么我们就可以得到

这八个方向不能有另外的皇后了，根据这个现象，我们可以肯定，一行有且只有一个皇后，每一列有且只有一个皇后。

我们先预想一个循环，对每一排的每个位置编号0~7 。

我们对每一个位置都应该有可行性判定，即该位置的上下左右，正负对角线有没有皇后，如果有就跳过该位置。

这样的做法应该有几个数组来保存行列，正负对角线状态，让我们先定义全局变量，并且做一些初始化工作。

global col                                  #定义一些全局变量

global row

global pos_diag

global nag_diag

global count

'''    =========================================================== '''

col = []                                #矩阵列的列表，存储皇后所在列，若该列没有皇后，则相应置为1，反之则0

row = []                                #矩阵行的列表，存放每行皇后所在的列位置，随着程序的执行，在不断的变化中，之间输出结果

pos_diag = []                           #正对角线，i-j恒定，-7~0~7，并且b(i)+7统一到0～14

nag_diag = []                           #负对角线，i+j恒定，0～14

count = 0

for index in range(0, 8):               #一些初始化工作

    col.append(1)

    row.append(0)

for index in range(0, 15):

    pos_diag.append(1)

    nag_diag.append(1)

这样，我们有了一张宏观的表，告诉我们哪一行，哪一列，那几排对角线上面有皇后。

然后让我们定义判定程序。

def do_queen(i):

    ''' 生成所有正确解

    @param i: 皇后的数目，即第几个皇后。从0计数

    '''

    for j in range(0, 8):                   #依次尝试0～7位置

        if col[j] == 1 and pos_diag[i-j+7] == 1 and nag_diag[i+j] == 1:

            #若该行，正对角线，负对角线上都没有皇后，则放入i皇后

            row[i] = j

          col[j] = 0                      #调整各个列表状态

            pos_diag[i-j+7] = 0

          nag_diag[i+j] = 0

          if i < 7:

                do_queen(i+1)               #可递增或递减

            else:

                print row                    #产生一个结果，输出

            col[j] = 1                      #恢复各个列表状态为之前的

            pos_diag[i-j+7] = 1

          nag_diag[i+j] = 1

把这两段程序拼接起来就完成了，下面给出完整的算法。

global col                                  #定义一些全局变量

global row

global pos_diag

global nag_diag

global count



def output():   

    ''' 输出一种有效结果

    '''

    global count

    print row

    count += 1



def do_queen(i):

    ''' 生成所有正确解

    @param i: 皇后的数目

    '''

    for j in range(0, 8):                   #依次尝试0～7位置

        if col[j] == 1 and pos_diag[i-j+7] == 1 and nag_diag[i+j] == 1:

            #若该行，正对角线，负对角线上都没有皇后，则放入i皇后

            row[i] = j

            col[j] = 0                      #调整各个列表状态

            pos_diag[i-j+7] = 0

            nag_diag[i+j] = 0

            if i < 7:

                do_queen(i+1)               #可递增或递减

            else:

                output()                    #产生一个结果，输出

            col[j] = 1                      #恢复各个列表状态为之前的

            pos_diag[i-j+7] = 1

            nag_diag[i+j] = 1



if __name__ == '__main__':

    col = []                                #矩阵列的列表，存储皇后所在列，若该列没有皇后，则相应置为1，反之则0

    row = []                                #矩阵行的列表，存放每行皇后所在的列位置，随着程序的执行，在不断的变化中，之间输出结果

    pos_diag = []                           #正对角线，i-j恒定，-7~0~7，并且b(i)+7统一到0～14

    nag_diag = []                           #负对角线，i+j恒定，0～14

    count = 0

    for index in range(0, 8):               #一些初始化工作

        col.append(1)

        row.append(0)

    for index in range(0, 15):

        pos_diag.append(1)

        nag_diag.append(1)

    do_queen(0)

    #开始递归，先放一个，依次递增，反过来，从7开始递减也可

    print 'Totally have %d solutions!' % count