Leetcode no. 51

51. N-Queens

The n-queens puzzle is the problem of placing n queens on an n×n chessboard such that no two queens attack each other.

Given an integer n, return all distinct solutions to the n-queens puzzle.

Each solution contains a distinct board configuration of the n-queens' placement, where 'Q' and '.' both indicate a queen and an empty space respectively.

For example,
There exist two distinct solutions to the 4-queens puzzle:

[
 [".Q..",  // Solution 1
  "...Q",
  "Q...",
  "..Q."],

 ["..Q.",  // Solution 2
  "Q...",
  "...Q",
  ".Q.."]
]

public class Solution {
    public List<List<String>> solveNQueens(int n){
        List<List<String>> list= new LinkedList<List<String>>();
        solveNQueens(0, 0, n, new int[n], list);
        return list;
    }
    private void solveNQueens(int row, int col, int n, int[] column, List<List<String>> l){
        if (row == n){
            List<String> sub= new LinkedList<>();
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                StringBuilder sb= new StringBuilder("");
                for (int k = 0; k < column[j]; k++) { sb.append(".");}
                sb.append("Q");
                for (int k = column[j]+1; k < n; k++) { sb.append(".");}
                sub.add(sb.toString());
            }
            l.add(sub);
        }
        else{
            for (int i = col; i < n; i++) {
                column[row]= i;
                boolean f= true;
                for (int r = row-1, lc= i-1, rc= i+1; r>=0 ; r--,lc--,rc++ ) {
                    if (column[r]== i || column[r]==lc || column[r]==rc) f= false;
                }
                if (f) solveNQueens(row+1, 0, n, column, l);
            }
        }
    }
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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