#头条创作挑战赛#
N皇后问题一直是大厂面试的常见算法问题,也是在学习回溯算法时的一个经典案例问题。这里和全排列问题差不多,都是不断的选择然后撤销选择,当满足结束条件,记录选择的路径。本文主要写的就是回溯算法对N皇后问题的解决
本质上回溯算法是一个暴力算法,复杂度都比较高。不像动态规划存在“重叠子问题”,然后通过DP数组或者存储状态的手段,来进行“剪枝”操作,提高执行效率。回溯算法一般用于求解可以穷举的,结果是有多少种的这类问题;动态规划常用于求解最值的问题。
class Solution {
List<List<String>> res = new ArrayList<>();
/* 输入棋盘的边长n,返回所有合法的放置 */
public List<List<String>> solveNQueens(int n) {
// "." 表示空,"Q"表示皇后,初始化棋盘
char[][] board = new char[n][n];
for (char[] c : board) {
Arrays.fill(c, '.');
}
backtrack(board, 0);
return res;
}
public void backtrack(char[][] board, int row) {
// 每一行都成功放置了皇后,记录结果
if (row == board.length) {
res.add(charToList(board));
return;
}
int n = board[row].length;
// 在当前行的每一列都可能放置皇后
for (int col = 0; col < n; col++) {
// 排除可以相互攻击的格子
if (!isValid(board, row, col)) {
continue;
}
// 做选择
board[row][col] = 'Q';
// 进入下一行放皇后
backtrack(board, row + 1);
// 撤销选择
board[row][col] = '.';
}
}
/* 判断是否可以在 board[row][col] 放置皇后 */
public boolean isValid(char[][] board, int row, int col) {
int n = board.length;
// 检查列是否有皇后冲突
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (board[i][col] == 'Q') {
return false;
}
}
// 检查右上方是否有皇后冲突
for (int i = row - 1, j = col + 1; i >=0 && j < n; i--, j++) {
if (board[i][j] == 'Q') {
return false;
}
}
// 检查左上方是否有皇后冲突
for (int i = row - 1, j = col - 1; i >= 0 && j >= 0; i--, j--) {
if (board[i][j] == 'Q') {
return false;
}
}
return true;
}
public List charToList(char[][] board) {
List<String> list = new ArrayList<>();
for (char[] c : board) {
list.add(String.copyValueOf(c));
}
return list;
}
}
本题是回溯算法的一个经典题目。本质上就是暴力穷举的问题。
需要注意的是判断当前皇后位置是否会被攻击。如果使用的是二维数组来记录的话,需要注意,正方向的斜着,行号加列号相等的在同一斜线,反方向斜着,行号减列号相等的在同一斜线,这个是判断当前位置是否合法的一个比较简单的方法。