皇后问题的JAVAN解法（分支限界法）-ITADN社区

优质

本文介绍了使用Java语言实现解决经典“N皇后”问题的一种算法——分支限界法。通过优化搜索策略有效减少计算复杂度，提供了一种高效解决问题的方法。 JAVA N皇后问题分支限界法界面

N皇后问题的队列分支限界法解法

优质

本文探讨了使用队列式分支限界算法解决经典的N皇后问题。通过优化搜索过程，提高了求解效率和计算资源利用率。 N皇后问题的解法可以采用队列分支限界算法，并且可以用C++编程实现。

利用分支限界法求解N皇后问题

优质

本研究探讨了使用分支限界算法解决经典的N皇后问题。通过优化搜索树结构和剪枝策略，提高了大規模棋盘上皇后的放置效率与可行性。使用分支限界法解决N皇后问题时，由于该方法采用广度优先搜索且需要较多额外空间，因此并不是解决N皇后问题的理想选择。主要目的是理解如何在实际问题中应用分支限界法。

装载问题的分支限界法解法

优质

《装载问题的分支限界法解法》一文探讨了如何运用分支限界算法有效解决经典的装载问题，通过设置恰当的界限函数和搜索策略来优化计算效率与解的质量。以下是简化并重新组织后的代码： ```cpp #include #include #include using namespace std; class Node { friend int func(int*, int, int, int*); public: int ID; double weight; // 物品的重量 }; bool comp1(Node a, Node b) { return a.weight > b.weight; } class Current { friend class Load; private: int upweight; // 重量上界 int weight; // 结点相应的重量 int level; // 活结点在子集树中所处的层次 bbnode* ptr; // 指向活结点在子集树中相应结点的指针 }; struct Comp2 { bool operator()(Current *x, Current *y) { return x->upweight < y->upweight; } }; class Load { friend int func(int*, int, int, int*); public: int Max0(); private: priority_queue, Comp2> H; // 利用优先队列（最大堆）储存 void AddLiveNode(int up, int cw, bool ch, int level); bbnode *P; int c; // 背包的容量 int n; // 物品的数量 int* w; // 重量数组 }; class bbnode { friend class Load; bbnode* parent; bool lchild; }; int Load::limit(int i) { int left = c - cw, a = cw; while (i <= n && w[i] <= left) { left -= w[i]; a += w[i]; ++i; } return a; } void Load::AddLiveNode(int up, int cw, bool ch, int level) { // 将一个新的活结点插入到子集树和优先队列中 bbnode *b = new bbnode; b->parent = P; b->lchild = ch; Current* N = new Current; N->upweight = up; N->weight = cw; N->level = level; N->ptr = b; H.push(N); // 插入到优先队列中 } int Load::Max0() { int i, bestw=0, up; P = nullptr; cw = 0; for (i = 1; i <= n && i != n + 1;) { int wt = cw + w[i]; if (wt <= c) { // 左儿子结点是可行的 bestw = max(bestw, wt); AddLiveNode(limit(i+1), wt, true, i + 1); } up = limit(i + 1); if (up >= bestw) AddLiveNode(up,cw, false, i + 1); Current* N = H.top(); P = N->ptr; cw = N->weight; up = N->upweight; delete N; ++i; } return bestw; } int func(int *weights, int c, int n) { Load K; for (int i=0;i> c >> n; weights = new int[n+1]; for (int i=0;i>weights[i+1]; bestp = func(weights, c, n); ofstream outfile(output.txt); // 输出文件 if (!outfile) { cerr << open error << endl; exit(1); } outfile<

0-1背包问题的分支界限法解法

优质

本篇文章介绍了如何运用分支界限法解决经典的0-1背包问题。通过优化算法，有效提高了在资源受限情况下的决策效率和准确性。这是一个很好的资源，使用C++编写，能够解决背包问题，并为大家带来方便。

利用分支限界法求解TSP问题

优质

本研究探讨了运用分支限界算法解决旅行商问题(TSP)的有效策略，通过优化搜索树结构来提高算法效率和准确性。利用分支限界法解决TSP问题的源代码适合新手使用，代码中有大量的注释以帮助理解。

世界名画问题的分支限界法

优质

本文探讨了利用分支限界法解决与世界名画相关的问题，包括优化搜索算法以提高效率和准确性，为艺术史研究提供新的视角和技术支持。世界名画陈列馆由m×n个排列成矩形阵列的陈列室组成。为了防止名画被盗，需要在每个陈列室内设置警卫机器人哨位。每一个警卫机器人除了监视它所在的房间外，还可以同时监控其上下左右四个相邻的房间。请设计一个算法来安排这些警卫机器人的位置，以确保所有陈列室都在至少一台警卫机器人的监控范围内，并且使用的机器人数量最少。你需要编写一个程序或算法，接收两个参数m和n作为输入（表示矩形阵列的行数和列数），然后输出一个大小为m*n的0-1矩阵来代表最佳哨位分布情况。在这个问题中，“1”标记的位置意味着该陈列室被设置了一个警卫机器人；而“0”的位置则表明没有放置任何机器人的房间。目标是通过最少数量的机器人覆盖整个陈列馆的所有空间，确保每间房都处于至少一个监控范围内。

N皇后问题的C++解法

优质

本文章详细介绍了如何使用C++编程语言解决经典的N皇后问题，通过回溯算法实现高效求解，并提供了代码示例和运行说明。利用回溯法求解N皇后问题（其中N的值不能小于4，因为当N小于4时无解），需要定义三个函数：一个用于判断安置元素是否合法，一个用于递归地安置元素，并且还有一个用于显示皇后的布局情况。通过主函数实现上述功能：输入给定的N值后，显示出所有可能的皇后安放位置（用1表示每个皇后的位置）。最后输出共有多少种不同的方法可以放置这些皇后。

用分支限界法解决圆排列问题

优质

本研究探讨了利用分支限界算法高效求解圆排列问题的方法。通过优化搜索策略，旨在减少计算复杂度，提高算法在大规模数据集中的应用效率和解决方案的质量。利用分支限界法解决圆排列问题，并求得最小的圆排列。每一步都包含详细的解释。编程语言使用C++。

Python中八皇后问题的解法

优质

本文介绍了如何使用Python编程语言解决经典的八皇后问题，通过代码实现和解析来展示算法的应用。本段落详细介绍了Python解决八皇后问题的方法，具有一定的参考价值，对此感兴趣的读者可以查阅一下。

是否确定退出登录?

皇后问题的JAVAN解法（分支限界法）

全部评论 (0)