HDU - 1426 Sudoku Killer(回溯)

本文通过解决数独问题介绍了回溯算法的应用,并提供了一段详细的C++实现代码。作者通过对比赛中的数独题目进行分析,展示了如何使用三个标记数组来避免重复使用同一数字。

数独问题,今天蓝桥杯校赛没把这题做出来,和学长聊了一下,可能是我对于回溯的理解不够深入。所以今晚补了一下数独的代码。

解析:这题和八皇后问题相似,可以开一个3数组,分别标记该行用了什么数字,该列用了什么数字,和该方块用了什么数字,如果遇到标记过了数字,就跳过。

总结:这是省赛前的最后一题,复习一下回溯,祝愿我明天省赛好运。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <string>
using namespace std;
const int N = 10;
char s[N][N][N];
int num[N][N];
bool ok;
int visx[N][N],visy[N][N],visz[N][N][N];
void dfs(int x,int y) {
	if(y == 9) {
		dfs(x+1,0);
		return ;
	}
	if(x == 9) {
		ok = true;
		return ;
	}
	if(num[x][y] > 0) {
		dfs(x,y+1);
		return ;
	}else {
		for(int i = 1; i <= 9; i++) {
			if(!visx[x][i] && !visy[y][i] && !visz[x/3][y/3][i]) {
				visx[x][i] = visy[y][i] = visz[x/3][y/3][i] = true;
				num[x][y] = i;
				dfs(x,y+1);
				if(ok) {
					return ;
				}
				visx[x][i] = visy[y][i] = visz[x/3][y/3][i] = false;
				num[x][y] = 0;
			}
		}
	}
}
int main() {
	int cas = 0 , tmp;
	while(scanf("%s",s[0][0]) != EOF) {
		if(cas++) {
			printf("\n");
		}
		if(s[0][0][0] >= '1' && s[0][0][0] <= '9') {
			num[0][0] = s[0][0][0] - '0';
			tmp = num[0][0];
			visx[0][tmp] = visy[0][tmp] = visz[0][0][tmp] = true;
		}else {
			num[0][0] = 0;
		}
		int j = 1;
		for(int i = 0; i < 9; i++) {
			for(; j < 9; j++) {
				scanf("%s",s[i][j]);
				if(s[i][j][0] >= '1' && s[i][j][0] <= '9') {
					num[i][j] = s[i][j][0] - '0';
					tmp = num[i][j];
					visx[i][tmp] = visy[j][tmp] = visz[i/3][j/3][tmp] = true;
				}else {
					num[i][j] = 0;
				}
			}
			if(j == 9) {
				j = 0;
			}
		}
		ok = false;
		dfs(0,0);
		for(int i = 0; i < 9; i++) {
			for(int j = 0; j < 9; j++) {
				printf("%d",num[i][j]);
				if(j < 8) {
					printf(" ");
				}
			}
			printf("\n");
		}
		memset(s,0,sizeof(s));
		memset(num,0,sizeof(num));
		memset(visx,0,sizeof(visx));
		memset(visy,0,sizeof(visy));
		memset(visz,0,sizeof(visz));
	}
	return 0;
}


### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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