python - 为什么我的 N Queens 算法到达最后一行？

Question

我想我理解 NQueens 算法的重点 - 您检查每一行是否存在可用空间，如果它们存在，则在那里放置一个皇后，然后递归地将算法调用到下一行。这是我的算法(N 大小为 3)

from typing import List
import pdb
class Solution:
    def solveNQueens(self, n: int) -> List[List[str]]:
        self.solutions = 0 
        self.attack_zone = [[0]*n for i in range(n)]
        self.size = n
        self.backtrack_nqueens(0,0) #start on row 0 
        return self.solutions
    def backtrack_nqueens(self,row,iteration):
        #starting at row
        for col in range(self.size):
            if self.is_not_under_attack(row,col):
                print("on iteration",iteration,row,col,"was a safe place for some reason")
                #adds queen to this row
                self.place_or_remove_queen(row,col,True)
                if row + 1 == self.size:
                    ## THIS SHOULD NEVER HAPPEN 
                    self.solutions += 1
                else:
                    self.backtrack_nqueens(row+1,iteration+1)
                #removes queen from this row
                self.place_or_remove_queen(row,col,False)

    def place_or_remove_queen(self,row,col,place):
        flag = 1 if place else 0 
        self.attack_zone[row] = [flag]*self.size
        #for col
        for r in range(self.size):
            self.attack_zone[r][col] = flag
        #lower right
        for r,c in zip(range(row,self.size,1),range(col,self.size,1)):
            self.attack_zone[r][c] = flag
        #upper right
        for r,c in zip(range(row,-1,-1),range(col,self.size,1)):
            self.attack_zone[r][c] = flag
        #lower left
        for r,c in zip(range(row,self.size,1),range(col,-1,-1)):
            self.attack_zone[r][c] = flag
        #upper left
        for r,c in zip(range(row,-1,-1),range(col,-1,-1)):
            self.attack_zone[r][c] = flag

    def is_not_under_attack(self,row,col):
        return self.attack_zone[row][col] == 0
s = Solution()
print(s.solveNQueens(3))

当我运行它时，self.solutions 最终为 3 - 基本上它为我们都知道不应该发生的女王找到了 3 个位置。我不明白它是如何到达我说##THIS SHOULD NEVER HAPPEN 的那一行的。

我唯一能想到的就是我以某种方式移除了一个不应该被移除的女王？所以我的attack_zone在不应该有空位时有空位。有人可以指出我在递归中做错了什么会导致这种情况，为什么？

Answer 1

问题是，当你移除一个皇后时，你将相应的方格标记为“空闲”，即将它们的“威胁计数”设置为零，而不管另一个皇后是否也威胁到那个方格。考虑到您的示例，会发生以下情况:

# Iteration 1     # Iteration 2     # Iteration 3

| 1 | 1 | Q |     | 1 | 1 | Q |     | 0 | 0 | Q |
+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
| 0 | 1 | 1 |     | Q | 1 | 1 |     | 0 | 0 | 0 |
+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
| 1 | 0 | 1 |     | 1 | 1 | 1 |     | 0 | 0 | 1 |

在迭代 #3 中， (1, 0) 上的女王被删除，所有相应的方块都被标记为 0 ，还有那些实际上在 (0, 2)上受到女王威胁的人.同样的情况也发生在 (1, 1) 上的皇后身上。和 (1, 2)后者最终导致 (2, 0) 上的一个自由方块这是最后一行。

为了使算法工作，您可以维护一个“威胁计数”，它跟踪一个正方形受到威胁的皇后数。放置一个皇后会增加一个计数，移除一个皇后会减少一个。您可以通过更改 flag 的值来实现这一点。至 flag = 1 if place else -1然后使用 self.attack_zone[r][c] += flag无处不在而不是 self.attack_zone[r][c] = flag .这给出了以下图片:

# Iteration 1     # Iteration 2     # Iteration 3

| 1 | 1 | Q |     | 2 | 2 | Q |     | 1 | 1 | Q |
+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
| 0 | 1 | 1 |     | Q | 2 | 2 |     | 0 | 1 | 1 |
+---+---+---+     +---+---+---+     +---+---+---+
| 1 | 0 | 1 |     | 2 | 1 | 1 |     | 1 | 0 | 1 |