【leetcode】36. (Medium)Valid Sudoku

【动态多智能体系统的通信感知编队控制】一种新颖的通信感知编队控制策略,用于动态多智能体系统研究(Matlab代码、Python代码实现) 内容概要:文档名为《Plecs全桥LLC谐振变换器仿真模型.txt》,但其内容并未深入介绍Plecs环境下全桥LLC谐振变换器的具体建模与仿真过程,而是呈现为一份涵盖多领域科研主题的资源列表。文档内容广泛涉及多智能体系统控制、无人机路径规划、电力电子变换器、状态估计、信号处理、优化算法等研究方向,并多次提及Matlab/Simulink、Python等工具的代码实现。整体来看,该文档更像是一份科研项目目录或技术资源索引,重点推介了包括LLC谐振变换器在内的多种控制系统与电力电子仿真模型,但对标题所述核心内容缺乏详尽的技术描述与实现细节。; 适合人群:电力电子、自动化、控制工程、信号处理及多智能体系统等相关领域的研究生、科研人员与工程技术人员。; 使用场景及目标:①为科研工作者提供跨学科的技术方向参考与研究选题灵感;②获取电力系统、无人机控制、信号处理等领域成熟的Matlab/Simulink或Python仿真代码资源,用于算法验证与模型复现。; 阅读建议:建议将此文档作为科研资源导航目录使用,读者可根据自身研究方向筛选感兴趣的主题,并通过文中提供的公众号或网盘链接获取完整的代码、仿真模型与配套资料进行深入学习与实践。 立即下载

题目链接

解题思路:
这道题的意思是判断一个99的方阵是不是有效的Sudoku方阵:
每行、每列的数字都是1-9之间,并且没有重复数字;
对于每一个3
3的小矩阵,也没有重复的数字。
比如,这个就是一个有效的sudoku矩阵:
在这里插入图片描述

我的想法是设置一个map用于存储当前行/列/子矩阵中数字出现的个数,如果以数字为键,对应的值(个数)大于1就返回false。
这个题比较麻烦的地方是要判断小矩阵是否有效,我的想法是设置两个数组rowstart和columnstart,这两个数组存储了每个小矩阵的起点和终点行数和列数。然后设置4个循环,循环的小矩阵顺序是:左上,左中,左右,中左,中中中,中右,依次类推。

提交代码:

class Solution {
           public boolean isValidSudoku(char[][] board) {
        Map<Character,Integer> maptmp=new HashMap<>();
        
        int i,j,column, row;
        //check each row
        for(row=0;row<9;row++) {
        	for(i=0;i<9;i++) {
        		if(maptmp.containsKey(board[row][i])) {
        				if(board[row][i]!='.'&&maptmp.get(board[row][i])==1)
        					return false;
        		}
        		maptmp.put(board[row][i], 1);
        	}
        	cleanMap(maptmp);
        }
        
      //check each column
        for(column=0;column<9;column++) {
        	for(i=0;i<9;i++) {
        		if(maptmp.containsKey(board[i][column])) {
        				if(board[i][column]!='.'&&maptmp.get(board[i][column])==1)
        					return false;
        		}
        		maptmp.put(board[i][column], 1);
        	}
        	cleanMap(maptmp);
        }
        
        //check each sub-boxes
        cleanMap(maptmp);
        int rowstart[]= {0,3,6,9};int columnstart[]= {0,3,6,9};
        for(i=0;i<3;i++) {  //i:rowstart pos
        	for(j=0;j<3;j++) {   //j:columnstart pos
        		for(row=rowstart[i];row<rowstart[i+1];row++) {
        			for(column=columnstart[j];column<columnstart[j+1];column++) {
        				if(maptmp.containsKey(board[row][column])) {
        					if(board[row][column]!='.'&&maptmp.get(board[row][column])==1)	
        						return false;
        				}
                		maptmp.put(board[row][column], 1);
        			}
        		}
        		cleanMap(maptmp);
        	}
        }
        return true;
        }

    public void cleanMap(Map<Character,Integer> map) {
    	for(Character key: map.keySet()) {
    		map.put(key, 0);
    	}
    }
}

运行结果:
在这里插入图片描述

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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AXIMI
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