在Python中有没有简单的方法实现回溯算法?
我需要帮助来制作一个Python算法。我想创建一个网格,并根据一些规则在单元格上放置一个“x”。这个网格有15行和100列。每一列只能有一个“x”。每一行应该有4个“x”。每行的“x”之间要间隔1、2和3个空格。每个“x”之间的空格可以随意排列,比如可以是3、2、1,也可以是1、3、2。每12列中只能有4个“x”。而且在30到40列之间不能放置“x”。
我还尝试在Python和Excel中绘制结果。这是我目前的进展:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class Board:
def __init__(self, rows, cols, value='x', num_values=4, spacings=None):
self.rows = rows
self.cols = cols
self.value = value
self.num_values = num_values
self.spacings = spacings if spacings else {}
self.board = [['']*cols for _ in range(rows)]
def is_valid(self, row, col):
# Check if value is already in the same column
for r in range(self.rows):
if self.board[r][col] == self.value:
return False
# Check if there are no more than num_values of the same value in the same row
if sum(1 for v in self.board[row] if v == self.value) >= self.num_values:
return False
# Check if values are spaced apart based on row
if row in self.spacings:
spacing = self.spacings[row]
for c in range(col - spacing, col + spacing + 1):
if 0 <= c < self.cols:
if self.board[row][c] == self.value:
return False
# Check if no more than num_values of the same value in each group of 12 columns
group_start = (col // 12) * 12
group_end = group_start + 12
group_values = [self.board[row][c] for c in range(group_start, group_end) if self.board[row][c] == self.value]
if len(group_values) >= self.num_values:
return False
return True
def solve(self, row=0, col=0):
if row == self.rows:
return True
next_row = row + (col + 1) // self.cols
next_col = (col + 1) % self.cols
for value in [self.value]:
if self.is_valid(row, col):
self.board[row][col] = self.value
if self.solve(next_row, next_col):
return True
self.board[row][col] = ''
return False
def plot_board(self):
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.imshow(np.array([[0 if cell == '' else 1 for cell in row] for row in self.board]), cmap='binary', aspect='auto')
plt.title('Board Visualization')
plt.xlabel('Columns')
plt.ylabel('Rows')
plt.xticks(np.arange(0, self.cols, 12), np.arange(0, self.cols, 12))
plt.yticks(np.arange(0, self.rows), np.arange(0, self.rows))
plt.grid(True, color='gray')
plt.show()
def main():
rows = 15
cols = 100
value = 'x'
num_values = 4
spacings = {1, 2, 3}
board = Board(rows, cols, value, num_values, spacings)
if board.solve():
print("Solution:")
board.plot_board()
else:
print("No solution exists.")
if __name__ == "__main__":
main()
1 个回答
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solve
这个实现看起来有点像回溯算法,但其实并没有真正进行回溯。回溯的意思是,当通过递归搜索找不到解决方案时,你会在递归的那个点尝试下一个可能的选项,直到找到一个通用的解决方案,或者所有选项都试过了。在这里的实现中,如果用board[i][j] = 'x'
(对于任何i和j)没有找到解决方案,那么你就不会尝试其他的候选解决方案,所以你并没有进行回溯,也就永远找不到任何解决方案。