八皇后问题是一个古老的问题（1848年），也是算法和编程领域的经典话题，常常是应用递归求解的范例。
八皇后问题也算是算法问题中一道经典的不能够更加经典的题目了，这里，这里，我们来考察一下八皇后问题的一般形式，即N皇后问题。
在之前的文章当中，我们讲过八皇后、回溯法，也提到了全排列，但是毕竟没有真正写过。今天的LeetCode46题正是让我们生成给定元素的全排列。
回溯算法是一种灵活且高效的算法技术，用于解决组合、排列、子集和图问题等。在本篇博客中，我们将重点探讨回溯算法在典型问题中的应用，包括八皇后问题和 0/1 背包问题，并通过实例代码演示回溯算法的解决过程，每行代码都配有详细的注释。
作为对《python基础教程》关于八皇后一节的补充说明，本文旨在使人从直觉上理解八皇后及其相关问题更进一步。 在固定大小的棋盘上，n个皇后所有的排列组合个数是有限的, 思路极为清晰: 在这有限个组合中剔除所有不满足要求的组合，剩下的就是答案。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
「八皇后问题」是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后。
诞生：八皇后问题（Eight queens），是由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题，是回溯算法的典型案例。
回溯法是一种通过尝试所有可能的解来找到问题解的算法设计方法。它通常应用于组合问题、排列问题、子集问题等。在本文中，我们将深入讲解Python中的回溯法，包括基本概念、算法思想、具体应用场景，并使用代码示例演示回溯法在实际问题中的应用。
说起八皇后问题，它是一道回溯算法类的经典问题，也可能是我们大部分人在上数据结构或者算法课上遇到过的最难的一道题……
国际象棋中的皇后，可以横向、纵向、斜向移动。如何在一个8X8的棋盘上放置8个皇后，使得任意两个皇后都不在同一条横线、竖线、斜线方向上？
八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n×n，而皇后个数也变成n。当且仅当n = 1或n ≥ 4时问题有解。(摘自维基百科)
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/26614999
一、八皇后问题的描述 八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n×n，而皇后个数也变成n。当且仅当n = 1或n ≥ 4时问题有解。(摘自维基百科) 其实这里是作为我的一个算法练习，在以前的学习中，我曾经使用过GA算法实现过八皇后问题，主要的思路是将八皇后问题转化成为一种组合优化问题
八皇后问题，一个经典的回溯算法问题。在8*8的国际象棋棋盘上如何才能放上八只皇后棋子，使它们彼此不会互相攻击到。皇后，是能攻击到以自己为中心的横线竖线和正斜线的强大棋子，在这样的棋盘上摆放8个皇后，这个程序就是要解决到底有多少种摆放法。历史上有那么多的大师研究这个问题，而如今利用计算机强大的计算能力，我们遍历一次棋盘——不到5ms的时间——便得到了结果，一共92种。
http://www.jvm123.com/2019/08/hui-su-fa-si-xiang/
简单的说:递归就是方法自己调用自己,每次调用时传入不同的变量.递归有助于编程者解决复杂的问题,同时可以让代码变得简洁。
今天我们讲的是LeetCode的31题，这是一道非常经典的问题，经常会在面试当中遇到。在今天的文章当中除了关于题目的分析和解答之外，我们还会详细解读深度优先搜索和回溯算法，感兴趣的同学不容错过。
回溯法，又被称为“试探法”。解决问题时，每进行一步，都是抱着试试看的态度，如果发现当前选择并不是最好的，或者这么走下去肯定达不到目标，立刻做回退操作重新选择。这种走不通就回退再走的方法就是回溯法。
八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n×n，而皇后个数也变成n。当且仅当n = 1或n ≥ 4时问题有解[1]。
皇后的走法是：可以横直斜走，格数不限。因此要求皇后彼此之间不能相互攻击，等价于要求任何两个皇后都不能在同一行、同一列以及同一条斜线上。
前，有皇帝。就拿八皇后。由此产生的一系列问题，凌乱。由此产生的八皇后问题。哈哈
回溯法（探索与回溯法）是一种选优搜索法，又称为试探法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。
它的基本思想是假设某问题的解决步骤可能有N步，且每一步的解决方法又可能有M种，那么就按照某种顺序依次试探每一步中的各种方法，一旦某一步的所有方法都失效，那么就返回上一步继续试探上一步骤的其他M−1种方法。简而言之就是从一条路往前走，能进则进，不能进则退回来，换一条路再试。
分治法更注重将问题分解成独立的子问题，并通过将子问题的解合并来得到原问题的解，时间复杂度较低；而回溯法更注重尝试和回溯的过程，在解空间中搜索符合条件的解，可能需要遍历所有的可能解，时间复杂度较高。在选择使用哪种算法思想时，需要根据具体问题的特点和要求进行选择。
对于接触过编程的朋友来说，最开始了解的算法莫过于贪心或者递归；而提到递归，除了本博文前面介绍的汉诺塔问题以外，还有一个比较有趣的问题——八皇后问题。现在就跟大家理一理，分享一下代码的实现思路。
八皇后问题是学习回溯算法时不得不提的一个问题，用回溯算法解决该问题逻辑比较简单。
八皇后问题是一个古老而又著名的问题，是学习回溯算法的一个经典案例。今天我们就一起来探究一下吧！
八皇后问题： 要在8*8的国际象棋棋盘中放8个皇后，使任意两个皇后都不能互相吃掉。规则是皇后能吃掉同一行、同一列、同一对角线的棋子。如下图： 📷 问题分析： 假设有皇后Q1(x1,y1)和Q2(x2,y2) 不在同一行：x1!=x2 不在同一列：y1!=y2 不在同一左对角线上：x1+ y1 != x2 +y2 不在同一右对角线上：x1-y1 !=x2-y2 问题编程化： 我们用一个一维数组a来表示每个皇后的位置，a[2]=4表示皇后的位置位于a(2,4),即二行四列上 某一行的皇后a[n]不能和之前行
一个7*8的数组模拟迷宫，障碍用1表示，通路使用0表示，给定起点（1,1）和终点（6,5），要求给出起点到终点的通路
八皇后问题原理：在 8×8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后，因此，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n1×n1，而皇后个数也变成n2。而且仅当 n2 ≥ 1 或 n1 ≥ 4 时问题有解
为了理解“递归回溯”的思想，我们不妨先将4位皇后打入冷宫，留下剩下的4位安排进4×4的格子中且不能互相打架，有多少种安排方法呢？现在我们把第一个皇后放在第一个格子，被涂黑的地方是不能放皇后的：
给定一个n*n的棋盘，棋盘中有一些位置不能放皇后。现在要向棋盘中放入n个黑皇后和n个白皇后，使任意的两个黑皇后都不在同一行、同一列或同一条对角线上，任意的两个白皇后都不在同一行、同一列或同一条对角线上。问总共有多少种放法？n小于等于8。
所有源码都在github上（https://github.com/seasonyao/eight_queen_question）
上文我们学习了深度优先搜索和广度优先搜索，相信大家对这两者的算法有了比较清楚的认识，值得一提的，深度优先算法用到了回溯的算法思想，这个算法虽然相对比较简单，但很重要，在生产上广泛用在正则表达式，编译原理的语法分析等地方，很多经典的面试题也可以用回溯算法来解决，如八皇后问题，排列组合问题，0-1背包问题，数独问题等，也是一种非常重要的算法。
如果只允许你写一行代码，你能够实现什么样的功能？今天我们来看看这 16 行丧(gan)心(de)病(piao)狂(liang）代码。
程序调用自身的编程技巧称为递归(Recursion)。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。
八皇后问题，是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型案例：在8X8格的国际象棋棋盘上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。
八皇后问题描述：在一个8✖️8的棋盘上，任意摆放8个棋子，要求任意两个棋子不能在同一行，同一列，同一斜线上，问有多少种解法。
概念：递归就是方法自己调用自己，每次调用时传入不同的变量。递归有助于编程者解决复杂的问题，同时可以让代码变得简洁。
编写回溯算法文章时，文章里用到了八皇后案例。文章的初衷是为了讲好回溯算法，体现算法的核心逻辑，没有在案例的子逻辑上费太多心思。导致阅读过文章的粉丝留言说，检查皇后位置是否合法的代码略显冗余。回头再审查时，也觉得言之有理。
我们可以先放好一个皇后后再放另一个皇后。在图里可以放皇后的格子为1，所以我们可以将不同皇后设置不同的数字来代表，比如2代表黑皇后，3代表白皇后。我们每放一个皇后时先检查他所在列，和两边的对角线有没有放皇后或者说是不能放皇后，判断条件是格子的数是否为一，不为一则是放了皇后或者是不能放皇后。放完最后一行后、我们在dfs函数里判断当前放的皇后是否是将所有的皇后放完了，我们可以用一个数字s代表当前放的棋子，判断条件是s是否等于最后要放的棋子，如果是则放完了计数器count加一，否则继续放棋子，从第一行开始，传下一个代表棋子的数字参数。看到这再看代码相信就明白了。
ChatGPT 近期炙手可热，仿佛没有什么问题是它不能解决的。出于对 ChatGPT 的好奇，我们决定探索下它对于前端开发人员来讲，是作为辅助工具多一些，
计算机常用算法大致有两大类，一类叫蛮力算法，一类叫贪心算法，前者常使用的手段就是搜索，对全部解空间进行地毯式搜索，直到找到指定解或最优解。
八皇后问题是一个古老的问题，于1848年由一位国际象棋棋手提出：在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，如何求解？
位运算在生产或算法解题中并不常见，不过如果你用得好，可以达到事半功倍的效果，而且位运算用得好，也可以极大地提升性能，如果在生产或面试中能看到使用位运算来解题，会让人眼前一亮，觉得你还是有点逼格的，巧用位运算，不仅会提升性能，还会让代码的可读性更好，达到四两拨千斤的效果，今天我们就来学学位运算在解题中的一些技巧，最后会用位运算来看看怎么解八皇后这道大 Boss 题，相信你看完肯定会有收获！
皇后是国际象棋里杀力最强的子，它可以吃掉同一条横线、竖线上其他棋子，也可以吃掉所在的两条斜线上的其他棋子（当然在角上只有一条斜线）。
今天研究力扣的一道题死活写不出来对应的算法，没办法自己算法基础太差。于是看了下答案，发现使用什么回溯算法，菜鸟表示平时开发期间写的最复杂的程序就是写了两层for循环，已经很牛逼了有木有？这个回溯算法什么鬼？于是乎百度了下，算是了解了回溯算法是什么玩意儿。这里分析一波八皇后算法来加深一下理解。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
