主要介绍了Python解决八皇后问题,简单描述了八皇后问题的原理并结合实例形式分析了Python基于递归算法解决八皇后问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

主要介绍了Python基于生成器迭代实现的八皇后问题,简单描述了八皇后问题,并结合实例形式分析了Python基于生成器迭代解决八皇后问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python解决八皇后问题的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 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n1×n1，而皇后个数也变成n2。而且仅当 n2 = 1 或 n1 ≥ 3 时问题有解。 这是一个典型的回溯算法，我们可以将问题进行分解： 首先，我们要想到某种方

八皇后问题描述 问题： 国际象棋棋盘是8 * 8的方格，每个方格里放一个棋子。皇后这种棋子可以攻击同一行或者同一列或者斜线（左上左下右上右下四个方向）上的棋子。在一个棋盘上如果要放八个皇后，使得她们互相之间不能攻击（即任意两两之间都不同行不同列不同斜线），求出一种（进一步的，所有）布局方式。 首先，我们想到递归和非递归两类算法来解决这个问题。首先说说递归地算法。 很自然的，我们可以基于行来做判断标准。八个皇后都不同行这是肯定的，也就说每行有且仅有一个皇后，问题就在于皇后要放在哪个列。当然八个列

可以和Haskell ， Prolog 一样做到模式匹配， 建立逻辑推到规则，描述问题，得出答案。 from pyDatalog import pyDatalog pyDatalog.create_atoms( 'N, N1, X, Y, X0, X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7' ) pyDatalog.create_atoms( 'ok, queens, next_queen, pred, pred2' ) size = 8 ok( X1, N, X2 ) <=