#20-【深搜】数独（math.cpp）

最新推荐文章于 2020-05-08 21:48:25 发布

原创

最新推荐文章于 2020-05-08 21:48:25 发布 · 632 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

这篇博客介绍了如何使用深度优先搜索算法解决数独问题。输入为15行的数独实例，奇数行包含方向符号，偶数行包含数字。输出为9行9列的唯一解。示例输入和输出展示了算法的运行效果。

Description

Input

输入一共15行，包含一个新数独的实例。第奇数行包含左右方向的符号（<和>），第偶数行包含上下方向的符号（^和v）。

Output

输出包含9行，每行9个1~9的数字，以单个空格隔开。输入保证解惟一。

Sample Input

< >   > <   > <

v v ^ ^ v v ^ ^ ^

 < <   > <   > <

^ ^ ^ v ^ ^ ^ v v

 < <   < <   > >

 > <   > >   > >

v ^ ^ ^ ^ v v v ^

 > >   > >   < >

v v ^ v ^ v ^ v ^

 > <   < >   > >

 < <   < <   > <

v ^ v v v v ^ ^ v

 < >   > <   < >

^ v v v ^ v ^ v v

 < >   < >   < >

Sample Output

4 9 1 7 3 6 5 2 8

2 3 7 8 1 5 6 4 9

5 6 8 2 4 9 7 3 1

9 1 3 6 5 4 8 7 2

8 5 4 9 7 2 1 6 3

7 2 6 3 8 1 9 5 4

3 4 9 5

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1 条评论

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good

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def solveSudoku(puzzle): from sudoku import Sudoku puzzle = Sudoku(3, 3, board=puzzle) solution = puzzle.solve() print("求解结果：") solution.show() result = solution.board return result # ================== 函数：在图片内显示 ========================= def show(img, soduko): height, width = img.shape[:2] # 图像高度、宽度 box_h = height / 9 # 每个数字盒体的高度 box_w = width / 9 # 每个数字盒体的宽度 color = (0, 0, 255) # 颜色（红色） fontFace = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 字体 thickness = 3 # 字体粗细 # --------- 把识别结果绘制在原始数独图像上 ---------------- for i in range(9): for j in range(9): x = int(i * box_w) # 计算数字的 x 坐标 y = int(j * box_h) + 40 # 计算数字的 y 坐标，+40 是为了避免数字被遮挡 s = str(soduko[i][j]) # 获取当前数字 cv2.putText(img, s, (x, y), fontFace, 1, color, thickness) # 绘制数字 # --------- 显示绘制结果 ------------------ cv2.imshow("soduko", img) # 显示结果图像 cv2.imwrite("solved_sudoku.bmp", img) # 保存为图片 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # =================== 主程序 ===================== original = cv2.imread('xt.png') # 读取原始数独图像 cv2.imshow("original", original) # 显示原始图像 contours, numberBoxes = location(original) knn = getModel() # 获取训练好的 KNN 模型 puzzle = recognize(original, knn, contours, numberBoxes) # 识别图像中的数字 sudoku = solveSudoku(puzzle) # 求解数独 show(original, sudoku) # 显示和保存结果

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### 代码概述这段代码的主要功能是通过图像处理技术读取数独图像，识别其中的数字，然后使用`sudoku`库求解数独，并将求解结果显示在原图像上。 ### 代码解析根据你提供的代码片段，问题可能出现在`show`函数中的缩进问题。让我们仔细检查代码： #### 1. `solveSudoku` 函数 ```python def solveSudoku(puzzle): from sudoku import Sudoku puzzle = Sudoku(3, 3, board=puzzle) solution = puzzle.solve() print("求解结果：") solution.show() result = solution.board return result ``` 这段代码看起来没有明显的缩进问题。 #### 2. `show` 函数 ```python def show(img, soduko): height, width = img.shape[:2] # 图像高度、宽度 box_h = height / 9 # 每个数字盒体的高度 box_w = width / 9 # 每个数字盒体的宽度 color = (0, 0, 255) # 颜色（红色） fontFace = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 字体 thickness = 3 # 字体粗细 # --------- 把识别结果绘制在原始数独图像上 ---------------- for i in range(9): for j in range(9): x = int(i * box_w) # 计算数字的 x 坐标 y = int(j * box_h) + 40 # 计算数字的 y 坐标，+40 是为了避免数字被遮挡 s = str(soduko[i][j]) # 获取当前数字 cv2.putText(img, s, (x, y), fontFace, 1, color, thickness) # 绘制数字 # --------- 显示绘制结果 ------------------ cv2.imshow("soduko", img) # 显示结果图像 cv2.imwrite("solved_sudoku.bmp", img) # 保存为图片 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这里的关键问题是`height, width = img.shape[:2]`是否正确缩进了。如果这一行代码之前有其他的函数定义或其他逻辑代码，那么它必须正确缩进。否则，它会引发`IndentationError`。 #### 3. 主程序部分 ```python # =================== 主程序 ===================== original = cv2.imread('xt.png') # 读取原始数独图像 cv2.imshow("original", original) # 显示原始图像 contours, numberBoxes = location(original) knn = getModel() # 获取训练好的 KNN 模型 puzzle = recognize(original, knn, contours, numberBoxes) # 识别图像中的数字 sudoku = solveSudoku(puzzle) # 求解数独 show(original, sudoku) # 显示和保存结果 ``` 主程序部分也需要注意缩进，尤其是当它与函数定义在同一文件中时。 ### 解决方案为了确保代码没有缩进问题，你可以尝试以下步骤： 1. **检查所有函数定义后的代码块**：确保每个函数定义后的代码块都正确缩进。 2. **统一缩进风格**：建议使用4个空格作为缩进单位，保持一致性。 3. **避免混用Tab和空格**：确保整个文件中只使用空格或只使用Tab进行缩进，不要混用。 ### 修改后的代码示例以下是修改后的`show`函数，确保所有代码块正确缩进： ```python def show(img, soduko): height, width = img.shape[:2] # 图像高度、宽度 box_h = height / 9 # 每个数字盒体的高度 box_w = width / 9 # 每个数字盒体的宽度 color = (0, 0, 255) # 颜色（红色） fontFace = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 字体 thickness = 3 # 字体粗细 # --------- 把识别结果绘制在原始数独图像上 ---------------- for i in range(9): for j in range(9): x = int(i * box_w) # 计算数字的 x 坐标 y = int(j * box_h) + 40 # 计算数字的 y 坐标，+40 是为了避免数字被遮挡 s = str(soduko[i][j]) # 获取当前数字 cv2.putText(img, s, (x, y), fontFace, 1, color, thickness) # 绘制数字 # --------- 显示绘制结果 ------------------ cv2.imshow("soduko", img) # 显示结果图像 cv2.imwrite("solved_sudoku.bmp", img) # 保存为图片 cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 知识点 - **缩进规则**：Python使用缩进来定义代码块，通常为4个空格。 - **函数定义**：函数定义后需要跟一个缩进的代码块。 - **图像处理**：`img.shape[:2]`用于获取图像的高度和宽度。确保你的代码中所有缩进都是正确的，并且没有混用Tab和空格。如果问题仍然存在，请进一步检查其他可能的语法错误。