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分治算法中的棋盘覆盖方法。

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简介：
该资源提供了一个C++代码示例。残缺棋盘，也称为“defective chessboard”，指的是一种特殊的棋盘结构，其特征在于它包含2k×2k个方格，并且恰好只有一个方格被标记为残缺。图2-3展示了当k≤2时，各种可能的残缺棋盘的呈现形式，其中残缺的方格用阴影突出显示。特别地，当k=0时，只存在一种独特的残缺棋盘形式（如图14-3a所示）。值得注意的是，对于任何值k，都能够保证恰好存在22k种不同的残缺棋盘布局。

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  • 棋盘覆盖算法（分治法）
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    棋盘覆盖算法是一种运用分治策略解决特定模式填充问题的方法，适用于含有一个缺失格的大棋盘。该算法通过递归将棋盘划分为更小的部分，并用L型骨牌覆盖除去缺失格以外的所有位置。 一个残缺棋盘（defective chessboard）是指由2k×2k个方格组成的棋盘，并且恰好有一个方格是损坏的。当k≤2时，图示展示了所有可能的残缺棋盘形式，其中受损的方格用阴影表示。值得注意的是，在k=0的情况下，仅有一种可能的形式（如图14-3a所示）。实际上，对于任意给定的k值，共有2^(2^k)种不同的残缺棋盘存在。
     
  • 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。
     
  • 棋盘覆盖问题的C++分治递归算法实现.zip
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    本资源提供了使用C++编程语言解决棋盘覆盖问题的分治法递归算法的详细代码和说明。通过递归策略有效地填充缺失格子，适用于算法学习与实践。 棋盘覆盖问题可以通过C++语言结合分治递归算法来求解。这种方法将大问题分解为更小的子问题，并通过递归地解决这些子问题最终解决问题。具体到棋盘覆盖，可以将其视为在给定大小的棋盘上放置特定模式的瓷砖，其中部分位置已被占据（或称为障碍），目标是在不重叠且完全覆盖的情况下填满整个棋盘。分治策略在此类问题中非常有效，因为它能够将大而复杂的任务简化为一系列更易于管理的小任务，并利用递归机制高效地解决问题。
     
  • 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。
     
  • 棋盘覆盖算法的实现
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    《棋盘覆盖算法的实现》一文探讨了使用递归方法解决棋盘覆盖问题的技术细节与具体步骤，旨在高效地用不同大小的L型骨牌填充缺失一角的棋盘。 C++实现的棋盘覆盖算法是经典算法之一，对于初学算法者有很大帮助。
     
  • Java中利用分治法解决棋盘覆盖问题实例
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    本篇文章通过具体的代码示例讲解了如何在Java中运用分治算法来解决经典的棋盘覆盖问题，旨在帮助读者理解和掌握分治策略的应用技巧。 本段落主要介绍了利用Java语言基于分治算法解决棋盘覆盖问题的方法。文章首先简要描述了什么是棋盘覆盖问题，并通过具体的实例分析了如何使用Java编程实现这一算法的详细步骤和技术要点，供对此感兴趣的读者参考学习。
     
  • L型骨牌（棋盘覆盖问题）——分治策略下的算法分析
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    本文章探讨了利用分治策略解决经典棋盘覆盖问题的一种方法，并详细分析了L型骨牌在该策略下的应用和优化。 在算法分析与设计课程中，分治策略的典型例子是通过MFC文档编程进行可视化实现的算法。该程序允许用户手动对棋盘进行颜色填充，并能显示棋盘上的填充数值。由于这是课程作业，时间紧迫，代码可能封装性较差。我使用的是C++6.0的老版本和静态链接库，其中生成的exe文件可以直接运行。
     
  • 棋盘覆盖算法（ZIP文件）
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    本ZIP文件包含详细的棋盘覆盖问题解决方案及实现代码，内含多种递归与非递归算法示例，适用于数据结构课程学习和实践。 棋盘覆盖算法的C++实现源码包括一个Class类和一个主函数。程序开始时，用户需要输入棋盘规格和特殊方格位置。程序将输出覆盖棋盘的具体步骤。
     
  • Python实现的棋盘覆盖算法
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    本文章介绍了使用Python编程语言来实现棋盘覆盖问题的解决方案。它探讨了如何利用递归方法解决棋盘覆盖问题，并通过Python代码示例展示了具体的实现过程。适合对算法和Python感兴趣的读者学习参考。 棋盘覆盖问题是指使用4种不同形态的L型骨牌来覆盖给定特殊棋盘上除一个特定方格外的所有方格，并且确保任何两个L型骨牌都不重叠。
     
  • Python3中解决棋盘覆盖问题的示例方法
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    本文章详细介绍了使用Python3编程语言解决经典棋盘覆盖问题的方法和实例代码，帮助读者理解和实现分治算法策略。 棋盘覆盖问题是一个经典的计算机科学挑战，涉及分治策略与递归算法的应用。此问题的目标是在2^k × 2^k的棋盘上使用四种不同的L型骨牌（每个由三个相邻的小方格组成）来完全覆盖除一个特殊位置外的所有空间，不允许重叠。 在Python3中解决该问题时，可以定义名为`chess`的函数，并通过递归和分治法实现。此函数接受四个参数：起始行(`tr`)、起始列(`tc`)、结束行(`pr`)以及结束列(`pc`)，同时还需要一个全局变量`mark`来记录放置骨牌的数量及二维列表`table`表示棋盘状态（-1代表未覆盖的格子，其他值则对应不同编号的骨牌）。 在函数内部首先判断当前处理区域是否为单个方格。如果是，则无需进一步划分；否则将该区域划分为四个相等的小块，并递归地对每个小块进行操作。若特殊位置位于某一个小棋盘内，则继续向下细分，反之则标记中心点作为骨牌的一部分。 此外还有`show`函数用于输出当前的棋盘状态信息，遍历整个二维列表并显示其内容。主程序中设定初始参数如大小为8×8的棋盘和指定特殊位置（例如(2,2)），之后调用递归函数进行覆盖操作，并通过展示结果来验证算法的有效性。 在整个分治过程中，每当遇到包含特殊方格的小区域时继续深入处理；对于其余部分，则在适当的位置放置骨牌以确保最终能够形成完整的L型图案。这种方法利用了将复杂问题逐步拆解为更小、更容易解决的子任务的思想，并通过递归地合并这些解决方案来达成整体目标，非常适合具有自然分治结构的问题类型。 以上便是使用Python3实现棋盘覆盖问题的基本策略和方法概述。