基於Java實現馬踏棋盤遊戲算法

馬踏棋盤很好實現,但有時運行起來特別慢,還可能出不來結果,最常用的就是深度優先遍歷+回溯,相信大傢都學過數據結構,對圖的深度遍歷都有瞭解,下面就是代碼的實現,如果對代碼理解有困難,可以先熟悉一下圖的深度優先遍歷

大傢可以把棋盤改小一些測試,8×8的確實很慢

import java.util.Arrays;

/**
 * 騎士周遊問題
 * @author LM_Code
 * @create 2019-03-17-18:57
 */
public class KnightProblem {
    static final int SIZE = 8;//設置棋盤的行數和列數>=5時才有解
    static final int[][] A = new int[SIZE][SIZE];//初始化棋盤,數組中所有值默認為0
    static final int[] NEXT= new int[]{1, 2};//設置馬的下一步,用空間為2的數組代替x,y坐標
    public static void main(String[] args) {
        //判斷此點是否能走完整個棋盤
        if(method(NEXT, 1)){//能,則輸出棋盤軌跡
            for (int i = 0; i < A.length; i++) {
                System.out.println(Arrays.toString(A[i]));
            }
        }else{//不能,提示無解
            System.out.println("此起點無解");
        }
    }
    //傳入下一步NEXT,和並表明下一步是第幾步tag,返回此點是否能走完棋盤(有解)
    public static boolean method(int[] NEXT, int tag){
        int[] current = new int[]{NEXT[0], NEXT[1]};//將當前步存入本次方法調用的局部變量
        A[current[0]][current[1]] = tag;//把馬跳到當前位置,並標記為是第幾步
        // 如果是最後一步,遞歸結束
        if(tag == SIZE*SIZE){
            return true;
        }
        //如果不是最後一步,下一步有8中可能
        for (int i = 0; i < 8; i++) {
            //下一步的第i種情況是否可走
            if(canGo(current, i)){//如果可以走,繼續遞歸
                //判斷此時的下一步,是否能走完棋盤
                if(method(NEXT, tag+1)){//能,返回true,遞歸結束
                    return true;
                }
                //此時的下一步不能走完棋盤,則繼續尋找第i+1種情況的下一步是否有解
            }
            //此時的下一步無解,則尋找第i+1種情況是否有解
        }
        //如果當前步無法走完棋盤(無解)
        A[current[0]][current[1]] = 0;//回溯:撤銷當前步,當前步賦值為0
        return false;//返回false,回到上一步,表明此步無解
    }
    //判斷下一步是否能走,下一步有8中情況0-7,傳入當前步arr,判斷是否有第count種情況的下一步
    public static boolean canGo(int[] arr,int count){
        switch (count){
            case 0 :
                if(arr[0]-1>=0&&arr[1]+2<SIZE&&A[arr[0]-1][arr[1]+2]==0) {
                    NEXT[0] = arr[0]-1;
                    NEXT[1] = arr[1]+2;
                    return true;
                }
                break;
            case 1 :
                if(arr[0]+1<SIZE&&arr[1]+2<SIZE&&A[arr[0]+1][arr[1]+2]==0){
                    NEXT[0] = arr[0]+1;
                    NEXT[1] = arr[1]+2;
                    return true;
                }
                break;
            case 2 :
                if(arr[0]+2<SIZE&&arr[1]+1<SIZE&&A[arr[0]+2][arr[1]+1]==0){
                    NEXT[0] = arr[0]+2;
                    NEXT[1] = arr[1]+1;
                    return true;
                }
                break;
            case 3 :
                if(arr[0]+2<SIZE&&arr[1]-1>=0&&A[arr[0]+2][arr[1]-1]==0){
                    NEXT[0] = arr[0]+2;
                    NEXT[1] = arr[1]-1;
                    return true;
                }
                break;
            case 4 :
                if(arr[0]+1<SIZE&&arr[1]-2>=0&&A[arr[0]+1][arr[1]-2]==0){
                    NEXT[0] = arr[0]+1;
                    NEXT[1] = arr[1]-2;
                    return true;
                }
                break;
            case 5 :
                if(arr[0]-1>=0&&arr[1]-2>=0&&A[arr[0]-1][arr[1]-2]==0){
                    NEXT[0] = arr[0]-1;
                    NEXT[1] = arr[1]-2;
                    return true;
                }
                break;
            case 6 :
                if(arr[0]-2>=0&&arr[1]-1>=0&&A[arr[0]-2][arr[1]-1]==0){
                    NEXT[0] = arr[0]-2;
                    NEXT[1] = arr[1]-1;
                    return true;
                }
                break;
            case 7 :
                if(arr[0]-2>=0&&arr[1]+1<SIZE&&A[arr[0]-2][arr[1]+1]==0){
                    NEXT[0] = arr[0]-2;
                    NEXT[1] = arr[1]+1;
                    return true;
                }
                break;
            default:
        }
        return false;
    }
}

以上就是本文的全部內容,希望對大傢的學習有所幫助,也希望大傢多多支持WalkonNet。

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