LeetCode-Valid Sudoku

本文介绍了一种使用HashSet数据结构来验证数独盘面是否有效的算法。通过遍历数独的每一行、每一列以及每一个小格子(sub-box),确保没有重复数字出现,从而判断整个数独是否有效。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

直接暴力的给每个需要检查的行 列 subbox建立一个hashset 检查是否有重复 记得要先判断一下这个位置是不是 '.'

public class Solution {
    public boolean isValidSudoku(char[][] board) {
        for ( int i = 0; i < 9; i ++){ //
            HashSet<Character> set = new HashSet<Character> ();
            for ( int j = 0; j < 9; j ++) {
                if ( board[i][j] != '.'){
                    if ( set.contains(board[i][j]) ){
                        return false;
                    }
                    set.add(board[i][j]);
                }
            }
        }
        for ( int i = 0; i < 9; i ++){ //
            HashSet<Character> set = new HashSet<Character> ();
            for ( int j = 0; j < 9; j ++) {
                if ( board[j][i] != '.'){
                    if ( set.contains(board[j][i])){
                        return false;
                    }
                    set.add(board[j][i]);
                }
            }
        }
        for ( int box = 0; box < 9; box ++){ 
            HashSet<Character> set = new HashSet<Character> ();
            for ( int i = 0; i < 3; i ++ ){
                for ( int j = 0; j < 3; j ++ ){
                    int row = box / 3 * 3 + i;
                    int col = box % 3 * 3 + j;
                    if(  board[row][col] != '.'){
                        if ( set.contains( board[row][col]))
                            return false;
                        set.add( board[row][col]);
                    }
                }
            }
        }
        return true;
    }
}


内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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