[leetcode]Sudoku Solver

本文介绍了一种使用回溯法解决数独问题的方法。通过递归地填充空格,并验证每一步的有效性来确保解决方案的唯一性和正确性。具体实现包括了对每一行、每一列及每一个宫格内数字的合法性检查。

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

Sudoku Solver

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Write a program to solve a Sudoku puzzle by filling the empty cells.

Empty cells are indicated by the character '.'.

You may assume that there will be only one unique solution.


A sudoku puzzle...


本题用回溯法(递归),检查每个格子,如果是‘.’ 用1到9 依次带入试验,

比如带入‘1’时,如果(isValid)&&(solve)为true 说明可行,不可行的话复位‘.’


class Solution {
public:
    void solveSudoku(vector<vector<char> > &board) {
        solve(board);
    }  
    bool solve(vector<vector<char> > &board){
         for(int i=0; i<9; i++){
            for(int j=0; j<9; j++){
                if(board[i][j]=='.'){
                    for(char now='1'; now<='9';now++){
                        board[i][j]=now;
                        if(isValid(board,i,j) && solve(board))
                            return true;
                        else
                            board[i][j]='.';
                    }
                    return false;
                }
            }
        }
        return true;
    }
    bool isValid(vector<vector<char>> &board, int row, int col){
        for(int j=0; j<9; j++){//检查所在行
            char checkch=board[row][j];
            if(j!=col  && checkch==board[row][col] )
                return false;
        }
        for(int i=0; i<9; i++){//检查所在列
            char checkch=board[i][col];
            if(i!=row  && checkch==board[row][col])
                return false;
        }
        for(int i=(row/3)*3; i<(row/3)*3+3; i++){
            for(int j=(col/3)*3; j<(col/3)*3+3; j++){
                char checkch=board[i][j];
                if(i!=row && j!=col && checkch==board[row][col])
                    return false;
            }
        }
        return true;
    }
};








内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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