算法分析与设计:棋盘覆盖问题(分治法)
棋盘覆盖问题
在一个
2
k
×
2
k
2^{k} \times 2^{k}
2k×2k 个方格组成的棋盘中,若恰有一个方格与其他方格不同,则称该方格为特殊方格。显然,特殊方格在棋盘上出现的位置有
4
k
4^{k}
4k 种情形。下图是
k
=
2
k=2
k=2 时 16 个特殊棋盘中的一个。
在棋盘覆盖问题中,要用图示的 4 种不同形态的
L
L
L 型骨牌覆盖一个给定的特殊棋盘上除特殊方格以外的所有方格,且任何 2 个
L
\mathrm{L}
L 型骨牌不得重叠覆盖。易知,在任何一个
2
k
×
2
k
2^{k} \times 2^{k}
2k×2k 的棋盘覆盖中,用到的
L
L
L 型骨牌个数恰为
(
4
k
−
1
)
/
3
\left(4^{k}-1\right) / 3
(4k−1)/3 。
分治策略
当 k > 0 k>0 k>0 时,将 2 k × 2 k 2^{k} \times 2^{k} 2k×2k 棋盘分 割为 4 个 2 k − 1 × 2 k − 1 2^{k-1} \times 2^{k-1} 2k−1×2k−1 子棋盘,如下图所示。特殊方格必位于 4 个较小子棋盘之一中,其余3 个子棋盘中无特殊方格。为了将这 3 个无特殊方格的子棋盘转化为特殊棋盘,可以用一个 L L L 型骨牌覆盖这 3 个小棋盘的回合处。由此,问题转化成了 4 个规模较小的棋盘覆盖问题。
伪代码
C++代码
#include <iostream>
int tile = 1; // 骨牌序号
int board[128][128]; // 二维数组模拟棋盘
// (tr,tc)表示棋盘的左上角坐标(即确定棋盘位置), (dr,dc)表示特殊方块的位置, size=2^k确定棋盘大小
void chessBoard(int tr, int tc, int dr, int dc, int size)
{
// 递归出口
if (size == 1)
return;
int s = size / 2; //分割棋盘
int t = tile++; //t记录本层骨牌序号
// 判断特殊方格在不在左上棋盘
if (dr < tr + s && dc < tc + s)
{
chessBoard(tr, tc, dr, dc, s); //特殊方格在左上棋盘的递归处理方法
}
else
{
board[tr + s - 1][tc + s - 1] = t; // 用t号的L型骨牌覆盖右下角
chessBoard(tr, tc, tr + s - 1, tc + s - 1, s); // 递归覆盖其余方格
}
// 判断特殊方格在不在右上棋盘
if (dr < tr + s && dc >= tc + s)
{
chessBoard(tr, tc + s, dr, dc, s);
}
else
{
board[tr + s - 1][tc + s] = t;
chessBoard(tr, tc + s, tr + s - 1, tc + s, s);
}
// 判断特殊方格在不在左下棋盘
if (dr >= tr + s && dc < tc + s)
{
chessBoard(tr + s, tc, dr, dc, s);
}
else
{
board[tr + s][tc + s - 1] = t;
chessBoard(tr + s, tc, tr + s, tc + s - 1, s);
}
// 判断特殊方格在不在右下棋盘
if (dr >= tr + s && dc >= tc + s)
{
chessBoard(tr + s, tc + s, dr, dc, s);
}
else
{
board[tr + s][tc + s] = t;
chessBoard(tr + s, tc + s, tr + s, tc + s, s);
}
}
int main()
{
int boardSize = 8; // 棋盘边长
chessBoard(0, 0, 3, 3, boardSize); // (0, 0)为顶点,大小为boardSize的棋盘; 特殊方块位于(3, 3)
// 打印棋盘
int i, j;
printf("\n\n\n");
for (i = 0; i < boardSize; i++)
{
for (j = 0; j < boardSize; j++)
{
printf("%d\t", board[i][j]);
}
printf("\n\n\n");
}
return 0;
}
时间复杂度
设
T
(
k
)
T(k)
T(k) 是算法 ChessBoard 覆盖一个
2
k
×
2
k
2^{k} \times 2^{k}
2k×2k 棋盘所需的时间,则从算法的分治策略可知,
T
(
k
)
T(k)
T(k) 满足如下递归方程
T
(
k
)
=
{
O
(
1
)
k
=
0
4
T
(
k
−
1
)
+
O
(
1
)
k
>
0
T(k)=\left\{\begin{array}{ll} O(1) & k=0 \\ 4 T(k-1)+O(1) & k>0 \end{array}\right.
T(k)={O(1)4T(k−1)+O(1)k=0k>0
解此递归方程可得
T
(
k
)
=
O
(
4
k
)
T(k)=O\left(4^{k}\right)
T(k)=O(4k) 。由于覆盖一个
2
k
×
2
k
2^{k} \times 2^{k}
2k×2k 棋盘所需的
L
\mathrm{L}
L 型骨牌个数为
(
4
k
−
1
)
/
3
\left(4^{k}-1\right) / 3
(4k−1)/3,故算法 ChessBoard 是一个在渐近意义下最优的算法。
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