java學習筆記之馬踏棋盤算法

更新時間：2022年02月14日 16:09:01 作者：touteng55

這篇文章主要為大家詳細介紹了java學習筆記之馬踏棋盤算法，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

馬踏棋盤或騎士周游問題

1、馬踏棋盤算法也被稱為騎士周游問題
2、將馬隨機放在國際象棋的 8×8 棋盤 Board[0～7][0～7]的某個方格中，馬按走棋規(guī)則(馬走日字)進行移動。要求每個方格只進入一次，走遍棋盤上全部 64 個方格

思路

會使用到深度優(yōu)先思想和類似迷宮問題的尋路策略問題，和八皇后問題也有相似。

1、用一個二維數(shù)組建立整張棋盤。用另外一個二維數(shù)組保存棋盤的每一個位置是否走過
2、馬在棋盤上有一個初始位置，將這個位置設為已走過，并將步數(shù)設為1.
3、獲得在這個位置上，馬下一步能走的位置集合。
4、遍歷集合里的所有位置，如果那個位置沒走過，下一步（步數(shù)+1）就走它（遞歸）
5、設置遞歸結束的標志.用一個布爾變量標志游戲是否成功。當游戲成功時，步數(shù)應該等于棋盤格子數(shù)。假如某一次，馬走完了所有能走的下一步位置，步數(shù)還小于棋盤格子數(shù)并且還沒成功，說明這個位置不能成功的完成游戲，就把這個位置恢復原樣（棋盤設為0，設為未走過），接下來的遞歸會重新去尋找合適的路。如果步數(shù)等于棋盤總格子數(shù)，說明游戲成功，把標志的布爾變量設為true，這樣在層層返回時就不會再進入上面的條件，遞歸就會逐漸結束而不會深入下去。

涉及到的方法：

根據(jù)此時的位置，判斷馬接下來能走的位置集合。
x的值代表列而y的值代表行
馬是按照日字走的，所有當它在中間時最多有8種位置可以走，一一判斷那個位置是否超過棋盤邊界。
每種可能都是if，而不是if-else if，因為要獲得所有的可能性，而不是找出一個
假如list時一定要新建一個坐標，不能使用同一個，不然值就會互相影響

/**
? ? ?* 根據(jù)現(xiàn)在的坐標返回可以走的坐標 x列y行
? ? ?*
? ? ?* @param current
? ? ?* @return
? ? ?*/
? ? public static ArrayList<Point> findWay(Point current) {
? ? ? ? ArrayList<Point> res = new ArrayList<>();
? ? ? ? //可以走的坐標
? ? ? ? Point p = new Point();
? ? ? ? //5
? ? ? ? if ((p.x = current.x - 2) >= 0 && (p.y = current.y - 1) >= 0) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //6
? ? ? ? if ((p.x = current.x - 1) >= 0 && (p.y = current.y - 2) >= 0) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //7
? ? ? ? if ((p.x = current.x + 1) < X && (p.y = current.y - 2) >= 0) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //0
? ? ? ? if ((p.x = current.x + 2) < X && (p.y = current.y - 1) >= 0) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //1
? ? ? ? if ((p.x = current.x + 2) < X && (p.y = current.y + 1) < Y) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //2
? ? ? ? if ((p.x = current.x + 1) < X && (p.y = current.y + 2) < Y) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //3
? ? ? ? if ((p.x = current.x - 1) >= 0 && (p.y = current.y + 2) < Y) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //4
? ? ? ? if ((p.x = current.x - 2) >= 0 && (p.y = current.y + 1) < Y) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? return res;
? ? }

馬塔棋盤

不能單純以step < X * Y來判斷是否完成游戲，因為遞歸回溯時步數(shù)也會回溯，所以要設置一個變量

?/**
? ? ?* 馬踏棋盤算法
? ? ?*
? ? ?* @param chess 棋盤
? ? ?* @param row ? 坐標行
? ? ?* @param col ? 坐標列
? ? ?* @param step ?步數(shù)
? ? ?*/
? ? public static void traversalChessboard(int[][] chess, int row, int col, int step) {
? ? ? ? //先走一步
? ? ? ? chess[row][col] = step;
? ? ? ? visit[row][col] = true;
? ? ? ? //下一步能走的地
? ? ? ? ArrayList<Point> way = findWay(new Point(col, row));
? ? ? ? while (!way.isEmpty()) {
? ? ? ? ? ? //取出一個能走的地方
? ? ? ? ? ? Point point = way.remove(0);
? ? ? ? ? ? //走下一步
? ? ? ? ? ? if (!visit[point.y][point.x]) {
? ? ? ? ? ? ? ? traversalChessboard(chess, point.y, point.x, step + 1);
? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? }
? ? ? ? //判斷是否完成游戲，如果沒完成就要回溯
? ? ? ? if (step < X * Y && !finshed) {
? ? ? ? ? ? chess[row][col] = 0;
? ? ? ? ? ? visit[row][col] = false;
? ? ? ? }else {
? ? ? ? ? ? finshed=true;
? ? ? ? }
? ? }

優(yōu)化

這樣計算效率比較低，算法比較慢。實際上當我們獲得下一步可以走的位置數(shù)組時是按照固定的56701234順序排列的，但是這樣效率不高，我們在考慮到走下一步時，應該先走對應下一步的可能性最少的那一步，比如如果7的下一步有3種可能，而5的下一步有6種可能，那先7后5的效率會更高。

所以我們可以使用貪心算法對獲得的這個步數(shù)集合根據(jù)他們下一步的可能性進行由小到大的排序。

/**
? ? ?* 貪心算法優(yōu)化
? ? ?* @param ps
? ? ?*/
? ? public static void sort(ArrayList<Point> ps){
? ? ? ? ps.sort(new Comparator<Point>() {
? ? ? ? ? ? @Override
? ? ? ? ? ? public int compare(Point o1, Point o2) {
? ? ? ? ? ? ? ? int way1 = findWay(o1).size();
? ? ? ? ? ? ? ? int way2 = findWay(o2).size();
? ? ? ? ? ? ? ? if(way1<way2){
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return -1;
? ? ? ? ? ? ? ? }else if(way1==way2){
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return 0;
? ? ? ? ? ? ? ? }else {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return 1;
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? });
}

對Comparetor.compare(o1, o2)方法的返回值，如果返回的值小于零，則不交換兩個o1和o2的位置；如果返回的值大于零，則交換o1和o2的位置。注意，不論在compare(o1, o2)中是如何實現(xiàn)的（第一種實現(xiàn)方式是 o1-02, 第二種實現(xiàn)方式是 o2 - o1），都遵循上述原則，即返回值小于零，則交換o1和o2的位置；返回值大于零，則不交換o1和o2的位置。所以，如果采用第一種實現(xiàn)方式，即 o1 - o2, 那么將是升序排序。因為在原始排序中o1在o2的前邊，如果o1小于o2，那么o1 - o2小于零，即返回值是小于零，但是小于零是不會交換o1和o2的位置的，所以o1依然排在o2的前邊，是升序；如果o1大于o2，那么o1 - o2大于零，即返回值是大于零，大于零是要交換o1和o2的位置的，所以要改變原始排序中o1和o2的位置，那么依然是升序

最終代碼

package algorithm;

import java.awt.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

/**
?* 馬踏棋盤算法
?*/
public class HorseChessboard {
? ? static int X;//列
? ? static int Y;//行
? ? static boolean[][] visit;
? ? static boolean finshed;

? ? public static void main(String[] args) {
? ? ? ? X = 8;
? ? ? ? Y = 8;
? ? ? ? visit = new boolean[X][Y];
? ? ? ? finshed = false;
? ? ? ? int[][] chess = new int[X][Y];
? ? ? ? long s = System.currentTimeMillis();

? ? ? ? traversalChessboard(chess, 2, 0, 1);
? ? ? ? long e=System.currentTimeMillis();
? ? ? ? System.out.println(e-s);

? ? ? ? for (int i = 0; i < chess.length; i++) {
? ? ? ? ? ? System.out.println(Arrays.toString(chess[i]));
? ? ? ? }

? ? }

? ? /**
? ? ?* 馬踏棋盤算法
? ? ?*
? ? ?* @param chess 棋盤
? ? ?* @param row ? 坐標行
? ? ?* @param col ? 坐標列
? ? ?* @param step ?步數(shù)
? ? ?*/
? ? public static void traversalChessboard(int[][] chess, int row, int col, int step) {
? ? ? ? //先走一步
? ? ? ? chess[row][col] = step;
? ? ? ? visit[row][col] = true;
? ? ? ? //下一步能走的地
? ? ? ? ArrayList<Point> way = findWay(new Point(col, row));
? ? ? ? sort(way);
? ? ? ? while (!way.isEmpty()) {
? ? ? ? ? ? //取出一個能走的地方
? ? ? ? ? ? Point point = way.remove(0);
? ? ? ? ? ? //走下一步
? ? ? ? ? ? if (!visit[point.y][point.x]) {
? ? ? ? ? ? ? ? traversalChessboard(chess, point.y, point.x, step + 1);
? ? ? ? ? ? }

? ? ? ? }
? ? ? ? if (step < X * Y && !finshed) {
? ? ? ? ? ? chess[row][col] = 0;
? ? ? ? ? ? visit[row][col] = false;
? ? ? ? }else {
? ? ? ? ? ? finshed=true;
? ? ? ? }
? ? }

? ? /**
? ? ?* 根據(jù)現(xiàn)在的坐標返回可以走的坐標 x列y行
? ? ?*
? ? ?* @param current
? ? ?* @return
? ? ?*/
? ? public static ArrayList<Point> findWay(Point current) {
? ? ? ? ArrayList<Point> res = new ArrayList<>();
? ? ? ? //可以走的坐標
? ? ? ? Point p = new Point();
? ? ? ? //5
? ? ? ? if ((p.x = current.x - 2) >= 0 && (p.y = current.y - 1) >= 0) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //6
? ? ? ? if ((p.x = current.x - 1) >= 0 && (p.y = current.y - 2) >= 0) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //7
? ? ? ? if ((p.x = current.x + 1) < X && (p.y = current.y - 2) >= 0) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //0
? ? ? ? if ((p.x = current.x + 2) < X && (p.y = current.y - 1) >= 0) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //1
? ? ? ? if ((p.x = current.x + 2) < X && (p.y = current.y + 1) < Y) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //2
? ? ? ? if ((p.x = current.x + 1) < X && (p.y = current.y + 2) < Y) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //3
? ? ? ? if ((p.x = current.x - 1) >= 0 && (p.y = current.y + 2) < Y) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? //4
? ? ? ? if ((p.x = current.x - 2) >= 0 && (p.y = current.y + 1) < Y) {
? ? ? ? ? ? res.add(new Point(p));
? ? ? ? }
? ? ? ? return res;
? ? }

? ? /**
? ? ?* 貪心算法優(yōu)化
? ? ?* @param ps
? ? ?*/
? ? public static void sort(ArrayList<Point> ps){
? ? ? ? ps.sort(new Comparator<Point>() {
? ? ? ? ? ? @Override
? ? ? ? ? ? public int compare(Point o1, Point o2) {
? ? ? ? ? ? ? ? int way1 = findWay(o1).size();
? ? ? ? ? ? ? ? int way2 = findWay(o2).size();
? ? ? ? ? ? ? ? if(way1<way2){
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return -1;
? ? ? ? ? ? ? ? }else if(way1==way2){
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return 0;
? ? ? ? ? ? ? ? }else {
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return 1;
? ? ? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? });
? ? }
}

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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