青训营小C的棋盘习 | 豆包MarsCode AI 刷题

稀土掘金小C的棋盘问题代码详解 在稀土掘金上，有一位用户名为小C的开发者分享了一个关于棋盘问题的代码实现。这个问题通常涉及到如何使用特定的骨牌（如L型骨牌）来覆盖一个棋盘，其中棋盘上有一个特殊点（障碍物），骨牌不能重叠。 代码实现思路 1.分治法：将大棋盘划分为四个小棋盘，递归地处理每个小棋盘，直到棋盘大小为1x1。 2.特殊点处理：如果特殊点在某个小棋盘内，则直接递归处理该小棋盘；如果不在，则在该小棋盘的对应位置放置一个骨牌，将其变为有特殊点的子棋盘，然后递归处理。 代码示例（Python） 以下是一个简化的Python代码示例，展示了如何实现上述思路： def chessBoard(tr, tc, dr, dc, size, board): if size == 1: return t = 1 # 骨牌编号 s = size // 2 # 子棋盘大小

# 处理左上角子棋盘
if dr < tr + s and dc < tc + s:
    chessBoard(tr, tc, dr, dc, s, board)
else:
    board[tr + s - 1][tc + s - 1] = t
    chessBoard(tr, tc, tr + s - 1, tc + s - 1, s, board)

# 处理右上角子棋盘
if dr < tr + s and dc >= tc + s:
    chessBoard(tr, tc + s, dr, dc, s, board)
else:
    board[tr + s - 1][tc + s] = t
    chessBoard(tr, tc + s, tr + s - 1, tc + s, s, board)

# 处理左下角子棋盘
if dr >= tr + s and dc < tc + s:
    chessBoard(tr + s, tc, dr, dc, s, board)
else:
    board[tr + s][tc + s - 1] = t
    chessBoard(tr + s, tc, tr + s, tc + s - 1, s, board)

# 处理右下角子棋盘
if dr >= tr + s and dc >= tc + s:
    chessBoard(tr + s, tc + s, dr, dc, s, board)
else:
    board[tr + s][tc + s] = t
    chessBoard(tr + s, tc + s, tr + s, tc + s, s, board)

代码解释 1.tr、tc：当前棋盘的左上角行、列索引。 2.dr、dc：特殊点（障碍物）的行、列索引。 3.size：当前棋盘的大小。 4.board：棋盘状态的二维数组。 可视化展示 为了更好地理解算法的执行过程，小C还提供了图形化展示的代码，使用海龟绘图（Turtle Graphics）来展示棋盘的覆盖过程。 总结 小C的棋盘问题代码实现了一个经典的分治算法，通过递归地处理子棋盘，最终实现了对整个棋盘的覆盖。这个算法的关键在于如何正确地处理特殊点和放置骨牌，以确保每个子棋盘都能被正确地覆盖。