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广工算法作业代码（包含背包问题和棋盘覆盖问题）

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简介：
本代码集为广州工业大学学生完成算法课程任务所编写，内含经典“背包问题”与“棋盘覆盖问题”的解决方案及优化策略，适用于学习与实践。 广工算法作业代码包括背包问题、棋盘覆盖问题、输油管道问题以及循环比赛日程等题目，使用C语言实现，适用于课程设计和大作业项目。

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  • 广工算法作业代码（包含背包问题和棋盘覆盖问题）
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    本代码集为广州工业大学学生完成算法课程任务所编写，内含经典“背包问题”与“棋盘覆盖问题”的解决方案及优化策略，适用于学习与实践。 广工算法作业代码包括背包问题、棋盘覆盖问题、输油管道问题以及循环比赛日程等题目，使用C语言实现，适用于课程设计和大作业项目。
     
  • 棋盘覆盖问题的C语言代码
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    本段代码用C语言实现了解决棋盘覆盖问题的算法，展示了使用递归方法填充缺失区域的过程。 在一个由2^k * 2^k个方格组成的棋盘上，有一个与众不同的特殊方格。使用四种L型骨牌来覆盖除了这个特殊方格之外的所有其他方格，请给出C语言的实现代码。
     
  • 分治法解决棋盘覆盖问题——C++代码
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    本文章介绍了利用分治算法来解决经典的棋盘覆盖问题，并给出了详细的C++实现代码。通过递归地将大棋盘划分为更小的问题，最终实现高效覆盖。 课程的随堂作业是用C语言写的，在Dev环境下可以运行。这是给编程新手准备的代码，所以请不要批评。只是为那些不想自己动手写作业的朋友提供一些方便而已，反正老师也不会仔细检查的。
     
  • 棋盘覆盖问题（C++实现）
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    本篇文章详细介绍了如何使用C++解决棋盘覆盖问题。通过递归算法高效地为棋盘上的空白区域填充不同大小的L型骨牌，提供了源代码和解析说明。 用C++实现的棋盘覆盖问题可以运行，并应用了面向对象的思想、算法设计及程序系统设计方法，内含源代码。
     
  • 棋盘覆盖问题的Python实现代码.zip
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    本资源提供了一个解决棋盘覆盖问题的Python代码示例。通过递归算法填充缺失格子，适用于学习数据结构与算法的学生和编程爱好者。 棋盘覆盖问题是一种经典的组合优化难题，在数学与计算机科学领域有着广泛的应用背景。该问题的核心在于使用特定形状的瓷砖来无缝填充一个给定尺寸（通常是n×n，且n为偶数）的棋盘。 利用Python语言解决此类问题时，需要设计一种算法以便高效地放置这些正方形瓷砖以实现完美覆盖效果。其中一种解决方案是采用马尔可夫链蒙特卡洛方法中的Metropolis-Hastings算法来随机移动瓷砖，并根据一定的接受概率决定是否采纳新的布局方案，从而达到全局最优或接近最佳的覆盖状态。 具体实施步骤如下： 1. **定义棋盘**：创建一个二维数组表示整个棋盘区域，每个单元格代表可放置瓷砖的位置。 2. **初始化状态**：随机选取部分位置进行初步填充作为起始配置。 3. **移动规则设计**：设定每块瓷砖的可能位移方式及其邻近位置的选择机制。 4. **接受概率计算**：评估新旧布局之间的差异，并依据Metropolis-Hastings准则决定是否采纳更新后的状态。若新的排列更为理想，则直接采用；否则，根据特定的概率进行选择。 5. **迭代优化过程**：反复执行上述步骤直至系统达到稳定或预定的迭代次数上限。 6. **结果评估输出**：最终展示棋盘的最佳覆盖方案或者记录整个过程中所获得的最佳布局。 在编程实践中，还需要注意如何高效地存储和处理棋盘状态数据，并且利用Python中的`numpy`库来简化数组操作以及通过`random`模块生成随机数。这些工具可以极大地提升算法的实现效率与灵活性。 除了MCMC方法之外，还可以考虑使用贪心算法或动态规划等策略解决类似问题，尽管它们可能仅适用于某些特定情况下的简化版本。利用面向对象编程技术（如类和函数）可以帮助构建结构化且易于维护的代码框架，在Python环境中尤为适用。 总之，通过学习与实践棋盘覆盖问题相关的各种算法原理和技术细节，可以有效提升我们在组合优化领域的解题能力，并进一步掌握Python语言在解决此类复杂科学计算中的应用技巧。
     
  • 残缺棋盘的覆盖问题.zip
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    《残缺棋盘的覆盖问题》探讨了如何使用多米诺骨牌覆盖一个缺失一角的8x8国际象棋棋盘的所有完整方格，是组合数学中的经典案例。 用QT实现的残缺棋盘覆盖动态演示程序包括四个部分：完整源代码、编译后的程序、讲解PPT以及用于安装残缺棋盘演示软件的安装程序。
     
  • L型组件的棋盘覆盖问题
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    本文探讨了在特定布局（L型缺失）的棋盘上使用递归算法进行完全覆盖的方法和策略，提出创新性的解决方案。 问题描述：给定一个n×n的棋盘B（其中n=2^k,k为正整数），设计一种分治算法来解决以下问题：使用若干L型条块覆盖除一个特殊方格外的所有方格。每个L型条块可以覆盖3个连续的方格，且任意两个L型条块不能重叠。 例如： - 当n=2时，棋盘上有4个方格；除了1个特定位置外，其余3个可由单个L型条块完全覆盖。 - 若n=4，则存在一个包含16个方格的棋盘。此时除特殊方格外，剩下的15个方格需要通过使用总共5个不同的L型条块来完成覆盖。 具体要求： 输入：给定一个正整数n（表示棋盘大小为nxn）。 输出：展示出一种被L型条块完全覆盖的nxn棋盘布局。除特殊指定位置外，其余所有方格均需使用不同标记或数字区分的L型条块来完成覆盖。 测试数据示例： 输入值8时，预期输出如下所示（此处仅作参考）： A 2 3 3 7 7 8 8 2 1 3 7 6 6 8 4 1 5 9 9 6 10 　4 4 　5 　0 　9 10 　12 　12 　　　　  13                          0                 17                   18     12             11     13              13 17              17 　16             18 　　14          　             　　  　　         　　　        　　             　           
     
  • 棋盘覆盖问题的分治法算法设计与分析
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    本文探讨了使用分治法解决棋盘覆盖问题的算法设计及性能分析，旨在优化大尺寸棋盘上的解决方案。 算法设计与分析：用分治法求解棋盘覆盖问题的C语言源码及分析。
     
  • 背包问题与算法
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    背包问题是计算机科学中的一个经典优化问题，探讨如何通过算法选择具有最高价值的物品组合放入容量有限的背包中。 背包问题（Knapsack problem）是组合优化领域的一类经典问题：给定一个物品集合，每个物品具有一定重量以及一定的价值。对于一个承载重量有限的背包，如何决定放入的物品，使得在背包承载范围内获取所装物品的最大价值。背包问题具有多种表现形式，其中最常见的当数0-1背包问题（0-1 knapsack problem），它规定了放入到背包中的物品的数量形式，每种物品具有放入（且仅放入一次）或不放入两种形式，用0和1分别进行表示：这里的 ，代表第i个物品是否包含在背包当中， 表示第i个物品的价值， 表示第i个物品的重量， 表示背包的最大承载能力。题目要求使用贪心算法和动态规划方法来解决0-1背包问题，并采用所提供的数据集合。作业需要提供实验报告，包括伪代码、运行代码以及每个测试问题的运行时间与结果；如果无法在有限时间内得到答案，则记为N.A.
     
  • 棋盘覆盖问题的可视化展示
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    棋盘覆盖问题的可视化展示介绍了如何通过图形界面直观呈现解决算法过程，帮助理解分治策略在处理棋盘缺陷时的应用和效率。 棋盘覆盖问题是生活中一个重要的应用，并且具有可视化的特点。现在拿出来与大家分享。