• N皇后解法以及位运算优化


    N皇后解法以及位运算优化

    观察棋盘,要求皇后之间不能处在同行同列同一条斜线,求使得每行都有一个皇后的放置方法共有多少种。

    每尝试放置一个皇后,都可以把该位置所在的行、列标号用一个数组标记,含义表示该行该列已经被占用,同时所在斜列也要进行标记。所在斜线有左斜线和右斜线两种,画个图解释一下。

    image.png

    • 对于左斜线(斜率为-1),假设坐标为((x,y)) ,我们可以用 (k = (x-y)) 来表示,但是可能会有负数产生不利于用数组标记,所以我们给它加个(base = n) (或者任何一个比n-1大的数字)即可
    • 对于右斜线(斜率为1),假设坐标为((x,y)), 我们可以用 (k = (x+y)) 来表示

    举个栗子,对于(2,0)这个点,他所在左斜线为(2-0 + n = 6) (n=4),所在右斜线为(2+0 = 2) ,那么在扫描第3行时,就避免尝试在这两条斜线上的点

    标记原理清除之后,下一步就是搜索框架了

    因为每行或者每列只会放一个皇后,所以我们用行号来作为一个搜索深度,每次搜索当前行的一个可行位置,对该位置所需要标记的都标记之后,进行下一行的搜索。

    细节请见代码

    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    int n;
    int d[20],cols[20],dia[100],dia2[100];
    int res;
    void dfs(int x){
        if(x == n+1){//如果搜索进行到第n+1行,表示前n行的搜索已经结束了
            //此时此刻d数组中存放的就是合法答案
            res++;//res为最终的合法结果的数量
            return;
        }
        for(int i=1;i<=n;i++){//对于第x行,从第1列考虑到第n列
            // 可以在第x行第i列放置皇后的条件有
            // 1. 第 i 列没有放置过皇后
            // 2. 经过点(x,i),斜率为-1的对角线没有放置过皇后
            // 3. 经过点(x,i),斜率为1 的对角线没有放置过皇后
            if(cols[i] == 0 && dia[x + i] == 0 && dia2[x - i + 50] == 0){
                // 打标记
                cols[i] = 1;//标记列被占用
                dia[x+i] = 1;//标记右斜线被占用
                dia2[x - i + 50] = 1;//标记左斜线被占用
                d[x] = i;
                //对x+1层进行搜索
                dfs(x+1);
                // 清除标记,即要还原现场
                cols[i] = 0;
                dia[x+i] = 0;
                dia2[x - i + 50] = 0;
            }
        }
    }
    int main()
    {
        cin>>n;
        dfs(1);//从第一行开始进行搜索
        cout<<res<<endl;
        return 0;
    }
    

    上面的程序在计算16皇后的时候需要102s(2.3GHZ环境下),可以想到,每次搜索第x行的状态时,都从第1列开始暴力枚举每一列是比较低效的,浪费了很多时间,我们要想办法使得枚举的命中率更高甚至到100%,也就是说,我们的每一次尝试都是正确的,都是有可行解的。

    该怎么做呢?

    一个思路就是在搜索第x层时,把第x层可以放置皇后的位置用某种方式直接给出,每次只需要从在这些位置尝试放置皇后就可以了,省去了不可行性解的判断。但这种方法在这之前一直都是用数组来表示某个位置是否被占用,每次查找是需要遍历数组的,这就需要O(n)的时间,我们要把这个时间降维,但是该如何降维?

    n皇后的搜索规模可以很大,但是在目前的需求中,最多不过20位(实际到17时就已经足够喝杯茶了),我们可以用一个数字的二进制来表示一个集合。

    00000101 这个二进制数字十进制大小为5,它的第0位和第2位为1,这里以8位的方式展示,目的就在于,5这个数字可以表示第0位和第2位状态和其他位的状态都不一样。

    so,即便是这样,又怎么加快速度呢?

    可以发现当用二进制来表示集合时,集合的交、并、补运算可以直接用位运算来实现,位运算在计算机中是相当快的(因为在底层要比加减法等等所需指令少很多)。

    两个数字与运算就代表求交集,或运算就代表求并集,求反就是集合的求补集。

    如果集合中元素有20个,那么我们需要一个二十位二进制数字来完整的表示这个集合(2^{20} - 1 = 1048575) 对于求解我们所需的n皇后够用了。

    所以用一个数字 (a) 表示所有列的占用情况(二进制位为1则表示占用)

    用b来表示右斜线的占用情况

    用c来表示左斜线的占用情况

    通过运算 (a|b|c) 就得到了当前行不可以填的所有情况

    (((1<<n)-1) & (sim(a|b|c))) 就得到了当前行可以填的位置集合(二进制为1表示可以填)

    如果对细节不清楚没关系,后面会进一步讲解

    得到了这个集合又如何?难道要从低位到高位一个一个取吗?

    那这样的话,复杂度不是等同于扫描数组?

    我们有更巧的办法,每次可以直接(O(1)) 获取二进制表示中的最右边的1的权值(权值就是那个权值,比如第2位上的1的权值就是(2^2))

    (lowbit(x) = x& - x)

    位运算优先级低,所以这里先对减号进行运算

    -x使得正数x求反+1,

    举个例子,对于18这个数字

    18   =  0001 0010
    ~    => 1110 1101
    +1   => 1110 1110
    

    加一操作使得从低位的那些连续的1(从原码中的0求反而来)全部怼到了最低位的那个0上面,高位都不变

    再举个大一点的例子

       0000 1010 1000
    ~之后
       1111 0101 0111
    +1
       1111 0101 1000
    

    然后跟原来的数字做与运算,就得到了最左边的1...

    这样就可以直接枚举可行的位置了。

    接下来讲一下如何对斜线进行标记

    image.png

    1. 我们枚举了(0,1)这个位置,列标记为 0010,左斜线标记为0010,右斜线标记为0010 (别急,看下一步)
    2. 到第二行后,可以发现在右斜线上,我们是不能在(1,0)这个位置放置皇后的,也就是状态应该为 0001 , 这个数字可以由 0010 右移直接得来(仔细想一下这个右移操作的含义,它使得斜线所标识的列号直接转移)。对于左斜线也是同理。

    所以我们可以通过左移|右移的操作来转移斜线的状态了。

    #include <bits/stdc++.h>
    using namespace std;
    const int N = 1010;
    int n;
    long long res;
    void dfs(int x, int a,int b, int c)//当前行x的状态,a表示列状态,b表示右斜线,c表示左斜线
    {
        if(x==n+1)
        {
            res++;
            return;
        }
        int s=((1<<n)-1)&(~(l|b|c));
        /*
        S存的能放的位置 先把行 列 对角线或起来现在1表示已经放过 
        然后取反后1代表没放过能放得到能放的 
        */
        int z;
        while(s)//当s所表示的集合还有元素时,当s=0时就没元素了
        {
            z=s&(-s);//lowbit找能放的位置-->即找最左边的1 
            dfs(x+1,a+z,(z+b)<<1,(c+z)>>1);//l,x,y能更新放的位置(对角线到下一行会移一列)右斜线左移,左斜线右移
            s-=z;
        }
    }
    
    int main()
    {
        cin >> n;
        dfs(1,0,0,0);
        cout << res << endl;
        return 0;
    }
    

    这个优化会使得搜索速率快7~8倍,效果还是很显著的~

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