马踏棋盘+贪心启发搜索；第一次接触这么高级的搜索-，-；下一步准备学习双向广搜了；

#include <iostream>#include <stack>#include <vector>#include <algorithm>using namespace std;typedef struct{int x;int y;}Direc;//横向x，纵向y，右正，下正Direc direc[8]={{1,-2},{-1,-2},{-2,-1},{-2,1},{-1,2},{1,2},{2,1},{2,-1}};//贪心选择数组元素类class Greed_Select{friend class Stack_Node;friend class Horse;public:bool operator < (Greed_Select &p){return way_out<p.way_out;}private:int to_x,to_y;int way_out;//如果此跳点没有出路};class Stack_Node//栈结点类{friend class Horse;public:Stack_Node(int x,int y):_x(x),_y(y),_cnt(0){}private:int _x,_y;vector<Greed_Select> _to_go;//数组中元素为上边的那个类int _cnt;//记录该走第几条贪心选择};class Horse{public:Horse(){for(int i=0;i<=8;++i)for(int j=0;j<=8;++j)flag[i][j]=0;}void begin(){Stack_Node *start=new Stack_Node(1,1);//从左上角开始跳_stack.push(start); flag[1][1]=1;_get_greed_select(start);while(!_stack.empty())//用栈深搜+贪心策略{if(_stack.size()==64)//栈中有64个点,说明整个棋盘都跳过了,找到一种路径,打印,退出.{cout<<"找到一种路径"<<endl;return;}Stack_Node *p=_stack.top();if(p->_cnt==8||p->_to_go[p->_cnt].way_out==999)//所有邻接跳点都遍历过,退栈.(包括8方向全部遍历过以及从当前点无法到达剩余方向的情况){flag[p->_x][p->_y]=0;_stack.pop();delete p;}else//按贪心策略访问还没访问过的邻接跳点{int tx=p->_to_go[p->_cnt].to_x;int ty=p->_to_go[p->_cnt].to_y;++p->_cnt;Stack_Node *q=new Stack_Node(tx,ty);flag[tx][ty]=1;cout<<"跳跃到"<<tx<<","<<ty<<endl;_get_greed_select(q);_stack.push(q);}}if(_stack.empty()){cout<<"没有路径"<<endl;}}void _get_greed_select(Stack_Node *p){int tx,ty,count;for(int i=0;i<=7;++i){tx=p->_x+direc[i].x;ty=p->_y+direc[i].y;if(test_bound(tx,ty)&&flag[tx][ty]==0)//能跳过去的邻接跳点，计算出口数量{count=0;for(int j=0;j<=7;++j){if(test_bound(tx+direc[j].x,ty+direc[j].y)&&flag[tx+direc[j].x][ty+direc[j].y]==0){++count;}}Greed_Select *temp=new Greed_Select;temp->to_x=tx;temp->to_y=ty;temp->way_out=count;p->_to_go.push_back(*temp);}else//跳不过去的邻接跳点{Greed_Select *temp=new Greed_Select;temp->to_x=-1;temp->to_y=-1;temp->way_out=999;p->_to_go.push_back(*temp);}}sort(p->_to_go.begin(),p->_to_go.end());}bool test_bound(int x,int y){return (x>0)&(x<9)&(y>0)&(y<9);}private:stack<Stack_Node*> _stack;unsigned char flag[9][9];};int main(){Horse test;test.begin();}

 

 

问题描述就不写了.

 

算法思想:

基本思想:利用栈实现深搜,每次入栈一个跳点,走到终点或者没有可跳点则退栈一个,继续深搜.

聪明的改进:给这个过程加入一个贪心策略,每次选择周边跳点时, 贪心优先选择一个出口最少的跳点.

这里说的出口是指能够跳到的邻接跳点的数量,当前位于(1，1)的话,可以用好几个跳点,从这些跳点中选出一个这些跳点可选择周边跳点最少的跳点.   贪心的原因据说是因为: 优先选择出口少的点,就可以先把一些遗漏的格子补满, 使得最后剩下的没跳过的点比较多而且密集,这样能最终全跳满的概率就非常大,甚至整个算法只需要入栈64次0回溯直接找到一个路径.

 

每个栈结点保存了当前点坐标,贪心选择跳点的数组,记录已走过的跳点的计数量,当所有邻接跳点都走过,则出栈,否则继续取没走过的邻接跳点深搜.

 

代码写的还稍微有点庞杂,不知道对你有没有帮助.