0052. N 皇后 II

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0052. N 皇后 II

标签：回溯
难度：困难

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0052. N 皇后 II - 力扣

题目大意

描述：给定一个整数 n。

要求：返回「n 皇后问题」不同解决方案的数量。

说明：

n 皇后问题：将 n 个皇后放置在 n * n 的棋盘上，并且使得皇后彼此之间不能攻击。
皇后彼此不能相互攻击：指的是任何两个皇后都不能处于同一条横线、纵线或者斜线上。
$1 \le n \le 9$ 。

示例：

示例 1：

输入：n = 4
输出：2
解释：如下图所示，4 皇后问题存在两个不同的解法。

解题思路

思路 1：回溯算法

和「51. N 皇后 - 力扣」做法一致。区别在于「51. N 皇后 - 力扣」需要返回所有解决方案，而这道题只需要得到所有解决方案的数量即可。下面来说一下这道题的解题思路。

我们可以按照行序来放置皇后，也就是先放第一行，再放第二行 …… 一直放到最后一行。

对于 n * n 的棋盘来说，每一行有 n 列，也就有 n 种放法可供选择。我们可以尝试选择其中一列，查看是否与之前放置的皇后有冲突，如果没有冲突，则继续在下一行放置皇后。依次类推，直到放置完所有皇后，并且都不发生冲突时，就得到了一个合理的解。

并且在放置完之后，通过回溯的方式尝试其他可能的分支。

下面我们根据回溯算法三步走，写出对应的回溯算法。

明确所有选择：根据棋盘中当前行的所有列位置上是否选择放置皇后，画出决策树，如下图所示。
明确终止条件：
- 当遍历到决策树的叶子节点时，就终止了。也就是在最后一行放置完皇后时，递归终止。
将决策树和终止条件翻译成代码：
1. 定义回溯函数：
  - 首先我们先使用一个 n * n 大小的二维矩阵 chessboard 来表示当前棋盘，chessboard 中的字符 Q 代表皇后，. 代表空位，初始都为 .。
  - 然后定义回溯函数 backtrack(chessboard, row): 函数的传入参数是 chessboard（棋盘数组）和 row（代表当前正在考虑放置第 row 行皇后），全局变量是 ans（所有可行方案的数量）。
  - backtrack(chessboard, row): 函数代表的含义是：在放置好第 row 行皇后的情况下，递归放置剩下行的皇后。
2. 书写回溯函数主体（给出选择元素、递归搜索、撤销选择部分）。
  - 枚举出当前行所有的列。对于每一列位置：
    - 约束条件：定义一个判断方法，先判断一下当前位置是否与之前棋盘上放置的皇后发生冲突，如果不发生冲突则继续放置，否则则继续向后遍历判断。
    - 选择元素：选择 row, col 位置放置皇后，将其棋盘对应位置设置为 Q。
    - 递归搜索：在该位置放置皇后的情况下，继续递归考虑下一行。
    - 撤销选择：将棋盘上 row, col 位置设置为 .。

思路 1：代码

class Solution:
    # 判断当前位置 row, col 是否与之前放置的皇后发生冲突
    def isValid(self, n: int, row: int, col: int, chessboard: List[List[str]]):
        for i in range(row):
            if chessboard[i][col] == 'Q':
                return False

        i, j = row - 1, col - 1
        while i >= 0 and j >= 0:
            if chessboard[i][j] == 'Q':
                return False
            i -= 1
            j -= 1
        i, j = row - 1, col + 1
        while i >= 0 and j < n:
            if chessboard[i][j] == 'Q':
                return False
            i -= 1
            j += 1

        return True

    def totalNQueens(self, n: int) -> int:
        chessboard = [['.' for _ in range(n)] for _ in range(n)]    # 棋盘初始化
        
        ans = 0
        def backtrack(chessboard: List[List[str]], row: int):                     # 正在考虑放置第 row 行的皇后
            if row == n:                                    # 遇到终止条件
                nonlocal ans
                ans += 1
                return

            for col in range(n):                            # 枚举可放置皇后的列
                if self.isValid(n, row, col, chessboard):   # 如果该位置与之前放置的皇后不发生冲突
                    chessboard[row][col] = 'Q'              # 选择 row, col 位置放置皇后
                    backtrack(chessboard, row + 1)          # 递归放置 row + 1 行之后的皇后
                    chessboard[row][col] = '.'              # 撤销选择 row, col 位置

        backtrack(chessboard, 0)

        return ans

思路 1：复杂度分析

时间复杂度： $O(n!)$ ，其中 $n$ 是皇后数量。
空间复杂度： $O(n^2)$ ，其中 $n$ 是皇后数量。递归调用层数不会超过 $n$ ，每个棋盘的空间复杂度为 $O(n^2)$ ，所以空间复杂度为 $O(n^2)$ 。