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[数据结构与算法]人工智能基础-搜索树的扩展与n皇后问题 |
前往我的主页以获得更好的阅读体验 贪心算法算法原理贪心算法也属于启发式算法的一种。贪心算法从来不关注整体,而总是选择基于当前状态下的最优解,贪心可以看成A*的一种特殊情况 在上一篇博客中,已经知道A*算法的综合优先级为f(N)=g(N)+h(N),这里的只需要令g(N)=0,f(N)便是当前状态下的预计花费,只需要每次都选择h(N)最小的路径,便是当前状态下的最优解 迷宫问题?贪心算法从不关注g(N),因此只需要每次都比较相邻节点里的h(N)即可 贪心算法得到的路径为: A-C-H-I-J-P 回溯算法算法原理回溯算法是DFS的扩展,在DFS的基础上多了剪枝函数,剪枝函数包括约束函数和限界函数,用于判断当前节点是否符合题意,如果不符合,则原路返回。由于多了判断,因此遍历的节点比DFS更少,速度也更快 通常情况下,可以把问题的解转化成多叉树,当一个节点满足题意时,才会继续遍历它的子树,否则直接跳过当前节点 约束函数约束函数用来排除不可能存在解的情况。例如四皇后问题中,分别在(0,0)和(2,1)位置放上皇后,此时整个棋盘只剩下(1,3)位置 显然这种情况不满足题意,因此跳过该情况对应的节点 限界函数限界函数用来排除非最优解的情况。例如在路径规划,已经找到了一条长度为10的通路,而当前节点的g(N)已经大于10,那么当前节点的子树中不可能存在比10更短的通路,因此跳过该节点? n皇后问题问题描述将n个皇后放在n×n的方格纸上,使n个皇后彼此之间不在同一行,同一列,统一对角线上。给出所有摆法 状态定义定义一维数组queen[n]来表示皇后位置,queen[i]=j表示第i行的皇后在j列,若j=-1则表示第i行没有皇后(目前没有,但是最终一定会有) 例如 queen[] = {2,0,3,1}表示皇后位置如下 冲突检测显然用一维数组表示法,不可能出现皇后在同一行的情况,因此只需要比较列和对角线
约束函数约束函数CheckEnable(int i,int j)用于判断能否在(i,j)处放置皇后,如果不能,则不需要继续遍历
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