一.问题简介
八皇后问题： 如何能在 8*8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了到达此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。
二.几种思路和方法
1.回溯法+递归思想
如图所示，圆圈代表皇后所放的位置，这里如果将棋盘转化为二维矩阵进行遍历比较麻烦，考虑到棋盘的每一行不能同时存在一个以上的皇后，所以将棋盘转化为一个具有八个元素的列表，而皇后的位置（i，j）对应的是列表中（元素的索引值，元素的值），因此放置皇后的操作变成了在列表中的每个位置填值操作，很明显的一个条件是列表中不能有相同的值。图中给出的是某一种情形
接下来直接看代码：
首先是定义一个queen函数，作用就是用来放皇后的位置。然后进入到第一个判断条件：如果当前行的位置遍历到“第9行”，即全部遍历完之后，将所有的结果放入到列表list中；然后是进入循环，在每一行的八个列的位置遍历，如果满足check中所有条件，那么直接递归调用，进入下一行遍历。
check函数：【任两个皇后都不能处于同一条横行】这一条件已经在前面保证成立了，这里只需保证剩下的两个条件【同一条纵行】和【同一条斜线】成立即可。注意：当两个皇后的位置坐标的连线斜率的绝对值为1，则这两个皇后在同一直线上。
def check(self, list, row): for i in range(row): if list[i] == list[row] or abs(list[row] - list[i]) == abs(row - i): return False return Truedef queen(self, list, row, n): # list为存储的结果；row是当前行；n为棋盘大小 x=[] if row == n: x.extend(list) self.solves.append(x) return for i in range(n): # 这里的i指的是所在列的值 list[row] = i if self.check(list, row): self.queen(list, row + 1, n)下面是完整代码：
导包：
import numpy as np # 提供维度数组与矩阵运算import copy # 从copy模块导入深度拷贝方法from board import Chessboard棋盘类的初始化
# 初始化8*8八皇后棋盘chessboard = Chessboard()
# 基于棋盘类，设计搜索策略class Game: def __init__(self, show = True): """ 初始化游戏状态. """ self.chessBoard = Chessboard(show) self.solves = [] self.gameInit() # 重置游戏 def gameInit(self, show = True): """ 重置棋盘. """ self.Queen_setRow = [-1] * 8 self.chessBoard.boardInit(False) def check(self, list, row): for i in range(row): if list[i] == list[row] or abs(list[row] - list[i]) == abs(row - i): return False return True def queen(self, list, row, n): # list为存储的结果；row是当前行；n为棋盘大小 x=[] if row == n: x.extend(list) self.solves.append(x) return for i in range(n): # 这里的i指的是所在列的值 list[row] = i if self.check(list, row): self.queen(list, row + 1, n) def run(self, row=0): #self.solves.append([0, 6, 4, 7, 1, 3, 5, 2]) n = 8 list = [0 for _ in range(n)] self.queen(list,row,n) def showResults(self, result): """ 结果展示. """ self.chessBoard.boardInit(False) for i,item in enumerate(result): if item >= 0: self.chessBoard.setQueen(i,item,False) self.chessBoard.printChessboard(False) def get_results(self): """ 输出结果. return: 八皇后的序列解的list. """ self.run() return self.solves 验证一下结果：
game = Game()solutions = game.get_results()print('There are {} results.'.format(len(solutions)))game.showResults(solutions[0])
可以直接输出所有的结果（92种）：
print(solutions)2.排列组合的思想
在上面的基础上，可以稍微转化一下思路，放置不同的皇后位置就是将不同的八个元素的作排列组合问题，然后只要再保证“不在同一斜线”这个条件就可以了。下面是代码：
list1=[0,1,2,3,4,5,6,7]result=[]final_result=[]from itertools import permutations #permutations函数：可以对集合或字符串进行排序或排列的所有可能的组合for i in permutations(list1,8): result.append(i) #转化为排列组合问题，result存储部分可能的结果 #下面只需要从result中找出满足‘任一两个皇后不在同一斜线上’的结果for i in result: n=0 #n用以标记那些满足条件的结果； for j in enumerate(i): for m in enumerate(i): if m!=j and abs(m[0]-j[0])==abs(m[1]-j[1]): #m！=j是避免对同一个坐标位置进行判断 n+=1 #只要有两个坐标的连线斜率为1，n就不为0 if n==0: final_result.append(i) print(len(final_result))print(final_result)
3.遗传算法
基本原理和步骤
遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。
其计算步骤如下：
（1） 编码：将问题空间转换为遗传空间；
（2）创建初始种群：随机生成P 个染色体作为初始种群；
（3）适应度计算：染色体评价，计算各个染色体的适应度；
（4）选择操作：根据染色体适应度，按选择算子进行染色体的选择；
（5）交叉操作：按交叉概率进行交叉操作；
（6）变异操作：按变异概率进行变异操作；
（7）返回（4）形成新的种群，继续迭代，直到满足终止条件。
具体实现代码部分还在写，以后有机会在续上吧。