Alogrithm:骑士走棋盘
1. 说明
骑士旅游(Knight's tour)在十八世纪初倍受数学家与拼图迷的注意,它什么时候被提出已不可考,骑士的走法为西洋棋的走法,骑士可以由任一个位置出发,它要如何走完所有的位置?
2. 解法
骑士旅游(Knight's Tour)问题是一个经典的图算法问题,目标是在一个 N×N 的棋盘上,让西洋棋的骑士从任意一个位置出发,访问每个棋盘格子一次且仅一次。此问题可以通过递归回溯法解决,也可以优化为 Warnsdorff’s Rule 的贪心算法。
2.1 骑士的移动规则
骑士的移动方式为 “L” 形:
- 横向移动两格,然后纵向移动一格。
- 或者纵向移动两格,然后横向移动一格。
每个位置最多有 8 种可能的移动方向,具体视棋盘边界而定。
2.2 骑士旅游的解法
2.2.1 递归回溯法
递归回溯法尝试从起始位置依次探索每个可能的移动方向,如果某条路径可以完成骑士旅游,则返回解;否则回溯,尝试其他路径。
2.2.2 C 语言实现
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>#define N 8// 棋盘的 8 个可能移动方向
int rowMove[8] = {2, 1, -1, -2, -2, -1, 1, 2};
int colMove[8] = {1, 2, 2, 1, -1, -2, -2, -1};// 打印棋盘
void printSolution(int board[N][N]) {for (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {printf("%2d ", board[i][j]);}printf("\n");}
}// 检查骑士是否可以移动到 (x, y)
bool isSafe(int x, int y, int board[N][N]) {return (x >= 0 && x < N && y >= 0 && y < N && board[x][y] == -1);
}// 递归回溯求解骑士旅游问题
bool solveKnightTourUtil(int x, int y, int moveCount, int board[N][N]) {if (moveCount == N * N) {return true; // 所有格子都已访问}for (int i = 0; i < 8; i++) {int nextX = x + rowMove[i];int nextY = y + colMove[i];if (isSafe(nextX, nextY, board)) {board[nextX][nextY] = moveCount; // 标记为已访问if (solveKnightTourUtil(nextX, nextY, moveCount + 1, board)) {return true; // 如果找到解,直接返回}board[nextX][nextY] = -1; // 回溯}}return false; // 无法找到解
}// 骑士旅游问题的主函数
bool solveKnightTour() {int board[N][N];// 初始化棋盘为 -1(未访问)for (int i = 0; i < N; i++) {for (int j = 0; j < N; j++) {board[i][j] = -1;}}// 骑士从棋盘的左上角 (0, 0) 出发board[0][0] = 0;// 如果找到解,打印棋盘;否则返回无解if (solveKnightTourUtil(0, 0, 1, board)) {printSolution(board);return true;} else {printf("No solution exists\n");return false;}
}int main() {solveKnightTour();return 0;
}
2.2.3 代码解释
- 移动方向数组:
- rowMove 和 colMove 数组定义了骑士的 8 种移动方式。
- isSafe 函数:
- 判断骑士是否可以移动到新的位置 (x, y),确保其在棋盘范围内且未访问过。
- 递归函数 solveKnightTourUtil:
- 从当前棋盘位置 (x, y) 出发,尝试所有可能的 8 个方向。
- 如果移动后所有棋盘格都被访问,则返回解。
- 否则回溯,撤销当前移动。
- solveKnightTour 函数:
- 初始化棋盘,将骑士放置在起始位置 (0, 0)。
- 调用递归回溯函数寻找解。
- 打印棋盘:
- 解的结果以棋盘的形式打印,其中数字表示骑士访问每个格子的顺序。
2.2.4 样例输出
对于 8×8 的棋盘,可能的输出如下(路径可能因算法不同而不同):
0 59 38 33 30 17 8 63
37 34 31 60 9 62 29 16
58 1 36 39 32 27 18 7
35 48 41 26 61 10 15 28
42 57 2 49 40 23 6 19
47 50 45 54 25 20 11 14
56 43 52 3 22 13 24 5
51 46 55 44 53 4 21 12
2.2.5 关键点
- 回溯:
- 尝试所有可能的路径,如果失败则撤销上一步的操作。
- 时间复杂度:
- 理论上,递归回溯法的时间复杂度为 O(8^n),其中 n 是棋盘的格子数(最坏情况下)。
- 实际运行时间受剪枝和优化策略影响。
- Warnsdorff’s Rule(优化方法):
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骑士优先选择移动选项最少的路径,从而降低回溯的频率,极大地优化求解效率。
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