0.目录 1.介绍 2.一些通用函数 3.全局变量(宏变量) 4.数独预处理(约束传播) 5.解数独(深度优先搜索+最小代价优先) 6.主函数 7.总代码 1.介绍 数独是一个非常有趣味性的智力游戏,数独起源于18世纪初瑞士数学家欧拉等人研究的拉丁方阵(Latin Square). 参与者需要根据9×9盘面上的已知数字,推理出所有剩余空格的数字,并满足每一行.每一列.每一个宫内的数字均含1-9,不重复. 一个数独谜题是由81个方块组成的网格.大部分爱好者把列标为1-9,把行标为A-I,把9个方块

搜索实现:解决数独有两种思考策略,一种是枚举当前格能填的数字的种数,这里有一优化策略就是先搜索能填入种数小的格子:另一种是考虑处理某一行(列.宫)时,对于某一个没用过的数字,若该行(列.宫)只有一个可行的空白格时,就只能将该数字填入此格中.第二种实现起来略麻烦,此处仅实现第一种策略,并调整搜索顺序进行优化操作,优先搜索能填数字种数较小的格子. 另外,在搜索时,条件判断的效率尤为重要,故分别记录各行.各列.各宫已经出现的数字,这样就可以直接判断该空格填入某数字是否可行. 以POJ2676为例,无调

在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独 在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.把数独问题转换为精确覆盖问题 2.设计出数据矩阵 3.用舞蹈链(Dancing Links)算法

出处:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3163550.html 在“跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题”一文中介绍了舞蹈链(Dancing Links)算法求解精确覆盖问题. 本文介绍该算法的实际运用,利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独 在前文中可知,舞蹈链(Dancing Links)算法在求解精确覆盖问题时效率惊人. 那利用舞蹈链(Dancing Links)算法求解数独问题,实际上就是下面一个流程 1.

数独 程序地址https://github.com/papicheng/blog/tree/master/%E6%95%B0%E7%8B%AC 一.游戏规则介绍: 数独是源自18世纪瑞士的一种数学游戏.是一种运用纸.笔进行演算的逻辑游戏.玩家需要根据9×9盘面上的已知数字,推理出所有剩余空格的数字,并满足每一行.每一列.每一个粗线宫(3*3)内的数字均含1-9,不重复. ​ 程序介绍: 数独生成程序(sudokuGenerate.cpp) 生成数独的算法思想:回溯法,递归实现深度优先搜索 函数简

[说在前面]: 之前,我在微信朋友圈看到一个同事发了一个状态,说的是她在家辅导孩子做作业,一个数独的题目,好像没有做出来.我看了下,我也做不出来,后来仔细想了下,花了两个多小时时间,用Python编了个程序,把那个数独题目解出来了.随后我就发了一个公众号的推送,这个推送被我老婆看见了,说:"人工解数独两分钟,你写个程序花两个多小时?!何必呢?"(学霸就是学霸,说话都这么霸气!)我说:"这个程序可以解答任何9×9的数独问题."她说:"如果换一个数独题目,又要

//贪心算法解决加油站选择问题 //# include<iostream> # include<stdio.h> using namespace std; # include<algorithm> struct Node { float p, d; }; bool cmp(Node a, Node b) { return a.d < b.d; } int main() { Node node[]; float Cmax, D, Davg, distance, pr

xsank的快餐 » Python simhash算法解决字符串相似问题 Python simhash算法解决字符串相似问题

网络流的一些基本概念 很多同学建立过网络流模型做题目, 也学过了各种算法, 但是对于基本的概念反而说不清楚. 虽然不同的模型在具体叫法上可能不相同, 但是不同叫法对应的思想是一致的. 下面的讨论力求规范, 个别地方可能需要对通常的叫法加以澄清. 求解可行流: 给定一个网络流图, 初始时每个节点不一定平衡 (每个节点可以有盈余或不足), 每条边的流量可以有上下界, 每条边的当前流量可以不满足上下界约束. 可行流求解中没有源和汇的概念, 算法的目的是寻找一个可以使所有节点都能平衡, 所有边都能满足流

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100

https://blog.csdn.net/feinik/article/details/54974293 Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法1, 开放定址法:所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入公式为:fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1)※ 用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列.沿此序列逐个单

Going Home Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5539    Accepted Submission(s): 2907 Problem Description On a grid map there are n little men and n houses. In each unit time, every l

喜欢的话可以扫码关注我们的公众号哦,更多精彩尽在微信公众号[程序猿声] 文章声明 此文章部分资料和代码整合自网上,来源太多已经无法查明出处,如侵犯您的权利,请联系我删除. 01 什么是旅行商问题(TSP)? TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回

如何理解C4.5算法解决了ID3算法的偏向于选择取值较多的特征问题 考虑一个极端情况,某个属性(特征)的取值很多,以至于每一个取值对应的类别只有一个.这样根据\[H(D) - H(D|A)\]可以得知后面的那一项的值为0.这样得到信息增益会很大.C4.5算法加了一个惩罚项\[H_A(D) = -\sum_{i=1}^n\dfrac{|D_i|}{|D|}\log_2\dfrac{|D_i|}{|D|}\],如果\(D_i\)越小,那么该惩罚项的值就越大.这样便解决了ID3算法的问题.

题目大意: 这是一个最简单的数独填充题目,题目保证只能产生一种数独,所以这里的初始9宫格较为稠密,可以直接dfs也没有问题 但最近练习dancing links,这类数据结构解决数独无疑效率会高很多 dancing links的数独限制条件是: 1.每行有9个元素,共9行 对应dlx81列 2.每列有9个元素,共9行 对应dlx81列 3.每个九宫格有9个元素,共9行 对应dlx81列 4.81个格子,每个格子最多有一个数 #include <iostream> #include <cs

Hash算法解决冲突的方法一般有以下几种常用的解决方法 1, 开放定址法: 所谓的开放定址法就是一旦发生了冲突,就去寻找下一个空的散列地址,只要散列表足够大,空的散列地址总能找到,并将记录存入 公式为:fi(key) = (f(key)+di) MOD m (di=1,2,3,……,m-1) ※ 用开放定址法解决冲突的做法是:当冲突发生时,使用某种探测技术在散列表中形成一个探测序列.沿此序列逐个单元地查找,直到找到给定的关键字,或者 碰到一个开放的地址(即该地址单元为空)为止(若要插入,在探查到

分布估计算法解决旅行商问题(TSP) TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用分布估计算法来解决旅行商问题. 在用分布估计算法解决旅行商问题时,结构与传统的分布估计算法相似

贪心算法解决旅行商问题 TSP问题(Traveling Salesman Problem,旅行商问题),由威廉哈密顿爵士和英国数学家克克曼T.P.Kirkman于19世纪初提出.问题描述如下: 有若干个城市,任何两个城市之间的距离都是确定的,现要求一旅行商从某城市出发必须经过每一个城市且只在一个城市逗留一次,最后回到出发的城市,问如何事先确定一条最短的线路已保证其旅行的费用最少? 下面采用贪心算法来解决旅行商问题. 贪心算法:又称贪婪算法(greedy algorithm),该算法是指:在对问题

在通过汉诺塔问题理解递归的精髓中我讲解了怎么把一个复杂的问题一步步recursively划分了成简单显而易见的小问题.其实这个解决问题的思路就是算法中常用的divide and conquer, 这篇日志通过解决矩阵的乘法,来了解另外一个基本divide and conque思想的strassen算法. 矩阵A乘以B等于X, 则Xij = 注意左乘右乘的区别,AB 与BA是不同的.如果r = 1, 直接就是两个数的相乘.如果r = 2, 例如X = [ 1, 2;   3, 4];Y = [ 2

Floyd-Warshall算法是解决任意两点间的最短路径的一种算法,可以正确处理有向图或负权(但不可存在负权回路)的最短路径问题,同时也被用于计算有向图的传递闭包. Floyd-Warshall算法的时间复杂度为O(N^3),空间复杂度为O(N^2). Floyd-Warshall算法的原理是动态规划: 从i到j,要么是直接从i到j的,要么是从i出发经过中间节点到j的,假设中间节点有k种可能,那么只要求出这k种可能的最小值,即可得到最短路径. d[ i ][ j ]=min{ d[ i ][

一致性哈希算法 摘自:http://blog.codinglabs.org/articles/consistent-hashing.html 算法简述 一致性哈希算法(Consistent Hashing)最早在论文<Consistent Hashing and Random Trees: Distributed Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web>中被提出.简单来说,一致性哈希将整个哈希值空间组织成一