You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

N = 25皇后问题。使用基本的爬山算法。

以下是一个使用基本的爬山算法解决25皇后问题的示例代码:

import random

# 检查是否存在冲突
def has_conflict(state, row, col):
    for i in range(row):
        if state[i] == col or state[i] - i == col - row or state[i] + i == col + row:
            return True
    return False

# 计算冲突数量
def count_conflicts(state):
    conflicts = 0
    for i in range(len(state)):
        for j in range(i+1, len(state)):
            if has_conflict(state, i, state[i]) or has_conflict(state, j, state[j]):
                conflicts += 1
    return conflicts

# 爬山算法
def hill_climbing(n):
    # 初始化棋盘
    current_state = [random.randint(0, n-1) for _ in range(n)]
    current_conflicts = count_conflicts(current_state)

    while True:
        next_state = list(current_state)
        next_conflicts = current_conflicts
        best_conflicts = current_conflicts

        # 寻找下一个最优解
        for col in range(n):
            for row in range(n):
                if current_state[row] != col:
                    next_state[row] = col
                    conflicts = count_conflicts(next_state)
                    if conflicts < best_conflicts:
                        best_conflicts = conflicts
                        next_conflicts = conflicts

            if best_conflicts < next_conflicts:
                break

        # 如果没有改进,返回当前解
        if best_conflicts >= current_conflicts:
            return current_state

        current_state = list(next_state)
        current_conflicts = best_conflicts

# 测试
solution = hill_climbing(25)
print("Solution: ", solution)
print("Conflicts: ", count_conflicts(solution))

此代码首先定义了两个辅助函数has_conflict用于检查是否存在冲突,count_conflicts用于计算冲突数量。然后定义了hill_climbing函数,它使用爬山算法解决N皇后问题。最后,在测试部分调用hill_climbing函数解决25皇后问题,并打印解和冲突数量。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

ClickHouse 在字节跳动广告 DMP& CDP 的应用

以及如何通过深度优化高效解决广告人群预估的问题。 业务背景 众所周知,广告是很多互联网公司的主要收入,对于字节跳动来说也是如此。那么,在字节跳动广告的 DMP&CDP ... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062044&x-signature=xAlVNAX1WE8%2BVZwmv3pljGkFWRs%3D)举一个简单的例子,假设一个望远镜厂商想通过投放广告吸引用户购买。那么假设他想投给在北京的喜欢户外或者爬山的人。本质...

开源社区贡献者2023年总结 |社区征文

很喜欢**马斯洛需求层次理论(Maslow's hierarchy of needs)** 从中找到自己的状态。我喜欢挑战,无论是工作还是业余爱好(爬山,骑车 …)我似乎已经成功地满足了马斯洛需求层次理论中的前四个级别:生理需求、安全需求... 这些想法也被我一点点的记录在本子上,我总觉得以后可能有机会会翻起,那时候会孤注一掷的去做。处在马斯洛的自我实现需求的层级上,渴望做出自己的事业。事业和工作,**事业指人们所从事的具有一定目标,规模和系统的对...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

N = 25皇后问题。使用基本的爬山算法。-优选内容

ClickHouse 在字节跳动广告 DMP& CDP 的应用
以及如何通过深度优化高效解决广告人群预估的问题。 业务背景 众所周知,广告是很多互联网公司的主要收入,对于字节跳动来说也是如此。那么,在字节跳动广告的 DMP&CDP ... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714062044&x-signature=xAlVNAX1WE8%2BVZwmv3pljGkFWRs%3D)举一个简单的例子,假设一个望远镜厂商想通过投放广告吸引用户购买。那么假设他想投给在北京的喜欢户外或者爬山的人。本质...
开源社区贡献者2023年总结 |社区征文
很喜欢**马斯洛需求层次理论(Maslow's hierarchy of needs)** 从中找到自己的状态。我喜欢挑战,无论是工作还是业余爱好(爬山,骑车 …)我似乎已经成功地满足了马斯洛需求层次理论中的前四个级别:生理需求、安全需求... 这些想法也被我一点点的记录在本子上,我总觉得以后可能有机会会翻起,那时候会孤注一掷的去做。处在马斯洛的自我实现需求的层级上,渴望做出自己的事业。事业和工作,**事业指人们所从事的具有一定目标,规模和系统的对...

N = 25皇后问题。使用基本的爬山算法。-相关内容

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询