N Królowe
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „N Queens”.
1. Ucz się
Problem „N Queens” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji Cofanie się.
Ta implementacja koncentruje się na logice średniego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego dla N Queens.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu dla N Queens.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Zagadka n-królowych polega na umieszczeniu n hetmanów na szachownicy n x n w taki sposób, aby żadne dwie hetmany nie atakowały się nawzajem.
Biorąc pod uwagę liczbę całkowitą n, zwróć wszystkie różne rozwiązania łamigłówki n-królowych. Odpowiedź możesz zwrócić w dowolnej kolejności.
Każde rozwiązanie zawiera odrębną konfigurację planszy z rozmieszczeniem n-królowych, gdzie „Q” i „.” oba wskazują odpowiednio królową i puste miejsce.
Zaimplementuj funkcję solveNQueens(n: int) -> list.
- •1 <= n <= 9
Przykłady
4
[[".Q..","...Q","Q...","..Q."],["..Q.","Q...",".Q..","...Q"]]
There are exactly 2 distinct solutions to the 4-queens puzzle.
1
[["Q"]]
A single queen on a 1x1 board is the only solution.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
def solve_n_queens_opt(n: int) -> list[list[str]]:
col = set()
posDiag = set()
negDiag = set()
res = []
board = [["."] * n for _ in range(n)]
def backtrack(r):
if r == n:
res.append(["".join(row) for row in board])
return
for c in range(n):
if c in col or (r + c) in posDiag or (r - c) in negDiag:
continue
col.add(c)
posDiag.add(r + c)
negDiag.add(r - c)
board[r][c] = "Q"
backtrack(r + 1)
col.remove(c)
posDiag.remove(r + c)
negDiag.remove(r - c)
board[r][c] = "."
backtrack(0)
return resKod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
def solve_n_queens_brute(n: int) -> list[list[str]]:
res = []
board = [["."] * n for _ in range(n)]
def is_safe(r, c):
for i in range(r):
if board[i][c] == 'Q': return False
for j in range(n):
if board[i][j] == 'Q' and abs(i-r) == abs(j-c): return False
return True
def backtrack(r):
if r == n:
res.append(["".join(row) for row in board])
return
for c in range(n):
if is_safe(r, c):
board[r][c] = "Q"
backtrack(r + 1)
board[r][c] = "."
backtrack(0)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Backtracking data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Obowiązują standardowe właściwości problemu wycofywania się.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Pętle Pythona
Dowiedz się, jak używać pętli Pythona do iteracji danych. Opanuj pętle for, pętle while, przerywaj, kontynuuj i pętluj najlepsze praktyki dzięki interaktywnym przykładom.
Jak odwrócić ciąg znaków w Pythonie
Dowiedz się, jak odwrócić ciąg znaków w Pythonie za pomocą krojenia, funkcji Reversed() i łączenia pętli z przykładami kodu wizualnego.
Ściągawka dotycząca metod ciągów w Pythonie
Kompletny przewodnik dotyczący manipulacji ciągami znaków w języku Python. Opanuj formatowanie, wyszukiwanie, dzielenie, zastępowanie i sprawdzanie właściwości ciągów.
Python kontra JavaScript: który język programowania jest najlepszy?
Kompleksowe porównanie Pythona i JavaScript. Poznaj różnice w składni, wydajność, przypadki użycia (backend vs frontend) i przykłady kodowania.