骑士巡游问题的回溯法分析.doc

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1、算法设计与分析课程论文骑士巡游问题的回溯法分析学院:信息工程学院姓名:学号:指导老师:问题描述:骑士巡游(knight'stour)问题是指在有8×8方格的国际象棋棋盘上进行奇异的骑士“L型”(L-shaped)移动的问题。在国际象棋棋盘8×8方格上的某个格子上放置一个骑士,然后这个骑士只能以马跳的方式前进,要求这个骑士相继地到达所有的64个方格,进入每个方格一次且仅进入一次。问题分析:“L型”移动:骑士的步进方式是按照“L型”移动的,即如下图所示,假设骑士的当前位于粉色格子的位置,那么它的下一

2、步可能出现的合法位置为绿色格子的位置。如此,我们定义坐标系,棋盘左上角格子为坐标原点(0,0),横坐标X轴以右为正方向,Y轴以下为正方向,当前骑士位置为(x,y),则可能出现的位置为(x-2,y+1)、(x-1,y+2)、(x+1,y+2)、(x+2,y+1)、(x+2,y-1)、(x+1,y-2)、(x-1,y-2)、(x-2,y-1)。如此,骑士没进一步都按照此方式步进,直至整个棋盘都被“游走”一遍则完成。边界情况分析:在骑士“巡游”的过程中难免会游走到棋盘的边缘,那么此时下一步的坐标位置可

3、能超出棋盘边界,此种情况下,需要相关的限定代码予以限制。此外,因为要求棋盘每个位置要巡游且只巡游一次,所以当骑士巡游到某一位置时,可能会出现,棋盘没有被巡游完全,但不存在合法的下一步坐标点,此种情况下,则涉及到回溯的问题。回溯算法的相关介绍:回溯法总述:回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,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”。回溯法的深度优先搜索策

4、略:回溯法的基本做法是搜索,或是一种组织得井井有的,能避免不必要搜索的穷举式搜索法。这种方法适用于解一些组合数相当大的问题。回溯法在问题的解空间树中,按深度优先策略,从根结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任意一点时,先判断该结点是否包含问题的解。如果肯定不包含,则跳过对该结点为根的子树的搜索,逐层向其祖先结点回溯;否则,进入该子树,继续按深度优先策略搜索。回溯法的主要思想:回溯法在搜索解空间树时,通常采用两种策略避免无效搜索:其一是用约束函数在扩展结点处剪去不满足约束的子树;其二是用限界

5、函数剪去得不到最优解的子树.这两类函数统称为剪枝函数。回溯法的解题步骤:(1)针对所给问题,定义问题的解空间;(2)确定易于搜索的解空间结构;(3)以深度优先方式搜索解空间,并在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索。骑士巡游问题的回溯法分析:骑士巡游问题中骑士每进一步都会面临下一步的多种选择,最终解也由N步的单步解构成,若尝试到某一步时发现已经无法继续,就返回到前一步,修改已经做出的上一步,然后再继续向后步进。这样,直到回溯到第一步,并且已经将第一步的所有可能情况都尝试过之后,即可得出问题的全部解。

6、而边界情况是得到解的约束条件,即可据此获得剪枝函数。由此问题分析我们发现,骑士巡游问题求解过程恰与回溯法求解问题的思路相符合,则此问题可以用回溯法来求解。算法设计:算法描述:把棋盘左上角看作坐标原点,往右是x坐标正方向,往下是y坐标正方向。输入开始巡游的坐标,把每个格子初始化为没走过(visited[i][j]=false)。把初始坐标记做第1步(step=1),第1个格子标记为走过(visited[row-1][col-1]=true)。开始计算走法。首先计算每个格子下一步可能的走法,一共有8

7、种,用循环把每一种走法都进行计算。判断是否超出棋盘和是否被标记走过(is_legal(x,y)&&(visited[cur_x][cur_y]==flase)),如不成立,则跳出判断语句;用select_direction()函数尝试下一步。如果成立,则标记此格走过(visited[cur_x][cur_y]=true)。并记录步数(step++)。判断是否已经走完所有格子(k=N*N),如果成立,则说明没走完,递归到计算函数接着走棋盘;如果不成立,则说明已经走完所有格子,标记已经完成巡游。然后

8、输出巡游结果。这样当所有方案都输出后,结束程序。如果从这某个格子开始,无法走遍所有格子,则巡游没完成,则程序判断从此点出发无法巡游棋盘的每一个位置。回溯说明:此程序的回溯关键在于递归上,根据递归算法的特性,函数中调用递归函数,则进入递归,重新进入函数,当递归结束时,跳出,接着刚才函数的下面的语句运行。程序中,假设已经走到第K步,进入递归,走第K+1步,如果发现第K+1步走不下去,即是说,(is_legal(x,y)&&(visited[cur_x][cur_y]==tlase))不成立,则跳出,

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