N-QueensII使用回溯很慢
n-皇后拼图是将n 个皇后放在nxn 棋盘上的问题,这样就不会有两个皇后互相攻击。
给定一个整数 n,返回 n-queens 谜题的不同解的数量。
https://leetcode.com/problems/n-queens-ii/
我的解决方案:
class Solution:
def totalNQueens(self, n: int) -> int:
def genRestricted(restricted, r, c):
restricted = set(restricted)
for row in range(n): restricted.add((row, c))
for col in range(n): restricted.add((r, col))
movements = [[-1, -1], [-1, 1], [1, -1], [1, 1]]
for movement in movements:
row, col = r, c
while 0 <= row < n and 0 <= col < n:
restricted.add((row, col))
row += movement[0]
col += movement[1]
return restricted
def gen(row, col, curCount, restricted):
count, total_count = curCount, 0
for r in range(row, n):
for c in range(col, n):
if (r, c) not in restricted:
count += 1
if count == n: total_count += 1
total_count += gen(row + 1, 0, count, genRestricted(restricted, r, c))
count -= 1
return total_count
return gen(0, 0, 0, set())
它在 n=8 时失败。我不知道为什么,以及如何减少迭代。看来我已经在做尽可能少的迭代了。
回答
该restricted系列在时间和空间上都显得很浪费。在成功的递归结束时,n它的深度增加到n^2大小,从而将总复杂度推高到O(n^3). 它并不是真正需要的。通过查看已经放置的皇后来检查正方形的可用性要容易得多(请原谅国际象棋术语;file代表垂直,rank代表水平):
def square_is_safe(file, rank, queens_placed):
for queen_rank, queen_file in enumerate(queens_placed):
if queen_file == file: # vertical attack
return false
if queen_file - file == queen_rank - rank: # diagonal attack
return false
if queen_file - file == rank - queen_rank: # anti-diagonal attack
return false
return true
用于
def place_queen_at_rank(queens_placed, rank):
if rank == n:
total_count += 1
return
for file in range(0, n):
if square_is_safe(file, rank, queens_placed):
queens_placed.append(file)
place_queen_at_rank(queens_placed, rank + 1)
queens_placed.pop()
而且还有很大的优化空间。例如,您可能希望对第一个等级进行特殊处理:由于对称性,您只需检查它的一半(将执行时间减少 2 倍)。