poj 3074/3076 数独(Dancing Links)

【算法】Dancing Links (DLX) II 1. 应用 在前一篇中,简要地介绍了DLX算法,这篇将主要讲DLX的应用。DLX是用来解决extract cover问题的,有一些问题如果能转化成extract cover问题,也就意味着能用DLX求解。 1.1 数独问题 数独(Sudoku)问题是在一个9 * 9的格子上,分为9个宫。有一些格子是已经填好了的,你的目标是把剩下的每一个格子填上1-9中的某一个数,使得 阅读详情

题意:经典的数独游戏(3074),3076的范围更大,是16*16的方阵。

思路:Knuth大神提出的Dancing Links(DLX),具体可以参见他的论文。而对于Dancing Links的数据结构讲述的比较好的有(http://www.cnblogs.com/grenet/p/3145800.html,这篇博文的图画的非常仔细),而代码写的比较清晰的是(http://www.cnblogs.com/ylfdrib/archive/2010/10/06/1844785.html)。

3074:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#define L 9
#define N L*L*L
#define M L*L*4
#define OFFSET L*L
#define INF 0x3fffffff
using namespace std;
struct node{
    int l,r,u,d,t,x,y,c;
}p[N*4+M+5];
int cnt[M+5],top;
char tmp[L*L+5];
int res[L+2][L+2];
void init(){
    memset(cnt, 0, sizeof(cnt));
    for(int i = 0;i<=M;i++){
        p[i].l = i-1;
        p[i].r = i+1;
        p[i].u = p[i].d = p[i].c = i;
    }
    p[0].l = M;
    p[M].r = 0;
    top = M;
}
int block(int i,int j){
    int x = (int)sqrt((double)L);
    return (i-1)/x*x + (j-1)/x;
}
void add(int l,int x,int y,int t,int c){
    p[++top].x = x;
    p[top].y = y;
    p[top].t = t;
    p[top].l = l;
    p[p[top].l].r = top;
    p[top].u = p[c].u;
    p[p[top].u].d = top;
    p[c].u = top;
    p[top].d = p[top].c = c;
    cnt[c]++;
}
void addp(int i,int j,int k){
    add(top+4,i,j,k,(i-1)*L+j);
    add(top, i, j, k, OFFSET+(i-1)*L+k);
    add(top, i, j, k, OFFSET*2+(j-1)*L+k);
    add(top, i, j, k, OFFSET*3+block(i,j)*L+k);
}
void del(int c){
    int i,j;
    p[p[c].l].r = p[c].r;
    p[p[c].r].l = p[c].l;
    for(i = p[c].d;i!=c;i=p[i].d)
        for(j = p[i].r;j!=i;j=p[j].r){
            p[p[j].u].d = p[j].d;
            p[p[j].d].u = p[j].u;
            cnt[p[j].c]--;
        }
}
void re(int c){
    int i,j;
    p[p[c].l].r = c;
    p[p[c].r].l = c;
    for(i = p[c].d;i!=c;i=p[i].d)
        for(j = p[i].r;j!=i;j=p[j].r){
            p[p[j].u].d = j;
            p[p[j].d].u = j;
            cnt[p[j].c]++;
        }
}
int dfs(){
    int i,j,min = INF,c=0;
    if(!p[0].r)
        return 1;
    for(i = p[0].r;i;i=p[i].r)
        if(cnt[i] < min){
            min = cnt[i];
            c = i;
        }
    del(c);
    for(i = p[c].d;i!=c;i=p[i].d){
        res[p[i].x][p[i].y] = p[i].t;
        for(j = p[i].r;j!=i;j=p[j].r)
            del(p[j].c);
        if(dfs())
            return 1;
        for(j = p[i].l;j!=i;j=p[j].l)
            re(p[j].c);
    }
    re(c);
    return 0;
}
int main(){
    while(scanf("%s",tmp) && strcmp(tmp, "end")){
        int i,j,k,now=-1;
        init();
        for(i = 1;i<=L;i++)
            for(j = 1;j<=L;j++){
                if(tmp[++now] == '.')
                    for(k = 1;k<=L;k++)
                        addp(i,j,k);
                else
                    addp(i,j,tmp[now]-'0');
            }
        dfs();
        for(i = 1;i<=L;i++)
            for(j = 1;j<=L;j++)
                printf("%d",res[i][j]);
        putchar('\n');
    }
    return 0;
}



3076:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define N 16*16*16
#define M 16*16*4
#define OFFSET 16*16
#define INF 0x3fffffff
using namespace std;
char s[N+2][N+2];
int res[N+2][N+2];
struct node{                //t表示是数独中的第几个数[1..256],c表示列号
    int l,r,u,d,x,y,c,t;
}p[N*4+M+5];
int top,cnt[M+2];
void init(){                //初始化第一行,也即列头链表
    int i;
    memset(cnt, 0, sizeof(cnt));
    for(i = 0;i<=M;i++){
        p[i].l = i-1;
        p[i].r = i+1;
        p[i].u = p[i].d = p[i].c = i;
    }
    p[M].r = 0;
    p[0].l = M;
    top = M;
}
int block(int i,int j){     //计算第i行第j列属于哪个快
    return (i-1)/4*4+(j-1)/4;
}
void add(int l,int x,int y,int t,int c){//添加到DLX中
    p[++top].l = l;
    p[p[top].l].r = top;
    p[top].x = x;
    p[top].y = y;
    p[top].t = t;
    p[top].u = p[c].u;
    p[p[top].u].d = top;
    p[c].u = top;
    p[top].d = p[top].c = c;
    cnt[c]++;
}
void addp(int i,int j,int k){
    int seq = (i-1)*16+j;
    add(top+4,i,j,k,seq);
    add(top, i, j, k, OFFSET+(i-1)*16+k);           //第几行填入了k
    add(top, i, j, k, OFFSET*2 + (j-1)*16+k);       //第几列填入了k
    add(top, i, j, k, OFFSET*3 + block(i,j)*16+k);  //第几个正方形块填入了k
}
void del(int c){                    //删除这一列(只是把这一列的头结点删除,然后将这一列有元素的行删去)
    int i,j;
    p[p[c].l].r = p[c].r;
    p[p[c].r].l = p[c].l;
    for(i = p[c].d;i!=c;i=p[i].d)
        for(j = p[i].r;j!=i;j=p[j].r){
            p[p[j].u].d = p[j].d;
            p[p[j].d].u = p[j].u;
            cnt[p[j].c]--;
        }
}
void re(int c){                     //恢复某一列
    int i,j;
    p[p[c].l].r = c;
    p[p[c].r].l = c;
    for(i = p[c].d;i!=c;i=p[i].d)
        for(j = p[i].r;j!=i;j=p[j].r){
            p[p[j].u].d = j;
            p[p[j].d].u = j;
            cnt[p[j].c]++;
        }
}
int dfs(){                          //深搜
    int c=0,min = INF,i,j;
    if(!p[0].r)
        return 1;
    for(i = p[0].r;i!=0;i=p[i].r)   //这是一个优化,也就是选择列中元素最少的那一列先进行搜索
        if(cnt[i] < min){
            min = cnt[i];
            c = i;
        }
    del(c);
    for(i = p[c].d;i!=c;i=p[i].d){
        res[p[i].x][p[i].y] = p[i].t;
        for(j = p[i].r;j!=i;j=p[j].r)
            del(p[j].c);
        if(dfs())
            return 1;
        for(j = p[i].l;j!=i;j=p[j].l)
            re(p[j].c);
    }
    re(c);
    return 0;
}
int main(){
    while(scanf("%s",s[0]) != EOF){
        int i,j,k;
        init();
        for(i = 1;i<16;i++)
            scanf("%s",s[i]);
        for(i = 0;i<16;i++)//建立DLX链表
            for(j = 0;j<16;j++){
                if(s[i][j] == '-')
                    for(k = 1;k<=16;k++)//表明这个位置填1-16都有可能
                        addp(i+1,j+1,k);
                else
                    addp(i+1,j+1,s[i][j]-'A'+1);
            }
        dfs();
        for(i = 0;i<16;i++){
            for(j = 0;j<16;j++)
                putchar(res[i+1][j+1]-1+'A');
            putchar('\n');
        }
        putchar('\n');
    }
    return 0;
}


基于A*算法的二维栅格地图路径规划与避障MATLAB仿真 本文将介绍如何使用MATLAB编写基于A*算法的二维栅格地图路径规划与避障的仿真程序。我们可以使用二维数组表示地图,其中每个元素表示一个栅格的状态,例如1表示障碍物,0表示可行走区域。接下来,我们需要定义A*算法的节点类。G值表示从起始节点到当前节点的代价,H值是启发式函数估计的从当前节点到目标节点的代价。算法,我们可以有效地找到起始点到目标点的最短路径,并在仿真中进行可视化展示。算法的基本思路是从起始节点开始,按照一定的启发式函数选择下一个节点,直到找到目标节点或者遍历完所有可行走区域。 阅读详情

相关推荐

Educoder | 计算机网络实验-Ping命令与ICMP协议分析

任务描述本关任务:捕获 Ping 程序生成的数据包。相关知识ping命令Ping 程序是一个简单的工具,允许任何人(例如:网络管理员)验证主机是否存在。源主机中的 Ping 程序将数据包发送到目标 IP 地址;如果目标是在线的,则目标主机中的 Ping 程序将会发送响应 Ping 数据包证明他在线,这两个 Ping 数据包都是 ICMP 数据包。在 Unix/Linux,序列号从 0 开始计数,依次递增。而 Windows 中 ping 程序的 ICMP 序列号是没有规律;;。

Mksg_28的博客 7622

poj3074/3076 Dancing Links 解数独

Dancing Links经典应用

2848

ThinkBook 16 2024 Ubuntu驱动全攻略:从无线网卡到触控板

本文详细介绍了ThinkBook 16 2024在Ubuntu系统下的驱动问题解决方案,涵盖无线网卡、蓝牙、显卡和触控板等关键硬件的驱动修复步骤。通过具体命令和配置指南,帮助用户快速解决兼容性问题,提升Ubuntu在ThinkBook上的使用体验。

weixin_29200741的博客 826

poj3074/3076 Dancing Links (数独)

/* 一个9*9的数独 解法: 跳舞链 建图方式(就是01矩阵)如下 行: 一共9 * 9 * 9 == 729行。一共9 * 9小格,每一格有9种可能性(1 - 9),每一种可能都对应着一行。 列: 一共(9 + 9 + 9) * 9 + 81 == 324 种前面三个9分别代表着9行9列和9小块,乘以9的意思是9种可能(1 - 9) ,因为每种可能只可以选择一个。81代表着81个小格,限

苍竹林 481

从零到一:Zephyr RTOS 在 STM32F4 上的移植与实战(含设备树配置详解)

本文详细介绍了如何从零开始将Zephyr RTOS移植到STM32F4开发板,涵盖开发环境搭建、硬件抽象层分析、设备树配置及系统裁剪等关键步骤。通过实战案例,帮助开发者掌握Zephyr RTOS在嵌入式设备中的应用,提升物联网边缘计算设备的开发效率。

weixin_26976635的博客 588

【AAOS】【源码分析】用户管理(五)-- MUMD介绍

MUMD(多用户多屏显示)是Android Automotive OS为车载多乘员场景设计的功能,支持不同座位用户独立操作各自屏幕。

码农的历程 1510

poj3074 & 3076 数独 Dancing Links

今天早上又在poj看到一个数独题,粘了以前的爆搜T了,就翻出了以前写的4阶数独改了改 DancingLinks就是快 3074  三阶版 #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #def

Sd_Invol的专栏 963

实战指南:CentOS 7下VOS3000 8.0从零部署到授权激活全流程

本文提供了一份详尽的CentOS 7系统下部署VOS3000 8.0的实战指南。从环境准备、使用FileZilla上传安装包、执行自动化安装脚本,到获取软件码、利用注册机生成授权文件并激活,手把手带领用户完成从零部署到投入商用的全流程,确保系统稳定运行。

zero1的博客 895

POJ 2676 3074 3076 数独3题 Dancing Links

今天就一直在做DLX的题目了,目前也只是入门而已,就做了几个数独的问题 将数独转化为DLX的模型是很繁琐的一部分。 首先,必须明白,有多少种选择就要建立多少行,有多少个条件约束就要建立多少个列 对于一个9*9的数独,我们可以在81个位置中选择一个地方,放1~9的数,所以选择数目就是9*9*9了,就要建立这么些个行 而约束呢,首先是81个格子,每个格子有且只能有1个数,那么就是9*9个列,然

水 1470

会话管理技巧——如何优化OpenClaw的上下文理解能力(2026进阶版)

本文深入探讨了OpenClaw系统的会话管理技术,重点介绍了会话定义、生命周期管理和上下文优化策略。会话管理包含会话ID、用户信息、状态等核心要素,以及创建、维护、终止和恢复四个生命周期阶段。上下文管理通过ContextManager类实现,支持创建、更新、消息添加和变量管理等功能,并采用历史记录机制确保会话连续性。ContextOptimizer类则负责应用优化规则,通过消息和变量压缩等技术提升系统性能。这些技术共同构建了OpenClaw强大的会话管理能力,为AI助手提供了高质量的交互体验基础。

博客 489

PyTorch深度学习实战(4)——常用激活函数和损失函数详解

激活函数和损失函数是深度学习模型中重要组成部分,激活函数和损失函数的选择很大程度上决定了深度神经网络的性能和精度,需要根据具体问题的特点和数据分布等因素进行选择。在本节中,将介绍深度学习中常见的激活函数和损失函数,并说明不同函数的常见应用场景。

盼小辉丶的博客 1万+

poj3074 poj3076 数独问题 dancing links

当初学习dancing links的最大目的就是为了解决数独的问题吧,但是经过这两天的学习之后发现dancing links的功能远不止于此,看来是得多挖掘一下。 当然本文还是介绍解数独的做法。 首先,需要把数度问题转化为一个最小覆盖问题: 1、每个空格最终都会填上一个数,而且有1,2,3,4,5,6,7,8,9这九种可能(介绍3*3的,其他大小的同理),我们可以把每个空格中填写的数字情况看

renew 1170

Unity 热更新技术 |(六)xLua框架学习最新系列完整教程

开始学习热更新方面系列知识,就从这一篇开始吧! 本系列教程 会从热更新基本概念出发,详细介绍热更新相关的全套知识点。 如热更新技术基本原理、热更新主流方案、AssetBundle系列教程、Lua语言编程、Lua与Unity交互教程、Xlua框架使用、热更新实战教程等方面。 热更新作为一个开发者必备技能,如果想学习的话,可以从现在开始了哦~ 接下来先从XLua学习使用 开始学习吧!

努力前行,总会成为自己心中的那道光 1万+

Dancing links 基础题

全部都是数独类的题目 POJ 3074 // whn6325689 // Mr.Phoebe // http://blog.youkuaiyun.com/u013007900 #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #incl

Mr.Phoebe的专栏 808

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

POJ 3074 3076 Sudoku(Dancing Links)

题意: 求解数独。 思路: 1. 如何用 dancing links 求解数独?其中的精确覆盖策略十分精妙,感叹之余只能膜拜 Knuth 了; 2. 如何把数独问题分解成矩阵,假设是 9*9 数独问题,则分下面 4 种限制条件: a) 每一行元素不能重复; b) 每一列元素不能重复; c) 每个 3*3 矩阵元素不能重复; d) 每个格子只能存放一...

weixin_30852419的博客 119

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页,介绍的是操作驱动API,下载与否自己斟酌。

【Dancing Links舞蹈链】poj 3076 Sudoku

Source : poj 3076 Sudoku http://poj.org/problem?id=3076 Problem Description A Sudoku grid is a 16x16 grid of cells grouped in sixteen 4x4 squares, where some cells are filled with letters from A to

Hacker_vision 1027

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

Dancing Links题集【转自夏天的风】

POJ3740     Easy Finding [精确覆盖基础题] HUST1017    Exact cover [精确覆盖基础] HDOJ3663Power Stations [精确覆盖] ZOJ3209   Treasure Map [精确覆盖] HDOJ2828Lamp [精确覆盖+重复覆盖判独] HDOJ3498whosyourdaddy [重复覆盖] HD

671coder的专栏 3391

Dancing Links题集

POJ3740     Easy Finding [精确覆盖基础题] HUST1017    Exact cover [精确覆盖基础] HDOJ3663 Power Stations [精确覆盖] ZOJ3209    Treasure Map [精确覆盖] HDOJ2828 Lamp [精确覆盖+重复覆盖判独] HDOJ3498 whosyourdaddy [重复覆盖] HDOJ35

夏天的风 6356

搜索(DLX): POJ 3074 3076 Sudoku

POJ 3074 : Description In the game of Sudoku, you are given a large 9 × 9 grid divided into smaller 3 × 3 subgrids. For example, . 2 7 3 8 . . 1 . . 1 . . . 6 7 3 5...

weixin_30294709的博客 117

Dancing Links(舞蹈链)

首先 舞蹈链(简称DLX,下文均用DLX表示舞蹈链),是一种数据结构,并不是算法,NOIP不经常考,但对于精确覆盖问题,例如LuoguP4929具有优秀的时间复杂度和愉快的AC感觉 关于具体的模拟过程,请参考跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题 本文主要提供 c++的DLX模版 就模版中一些数组的理解 对实际应用的参考 1.c++的DLX模版(代码风...

lb2003 630

Dancing Links + A* 应用于精确覆盖、重复覆盖

Dancing Links是由Knuth提出的用于一类搜索问题的通用优化。       或称DLX。       主要应用于精确覆盖和重复覆盖。         精确覆盖题目:       POJ3740、POJ3074、POJ3076、HDU4069       重

Human_CK的专栏 1229

【转】Dancing Links题集

  转自:http://blog.youkuaiyun.com/shahdza/article/details/7986037 POJ3740 Easy Finding [精确覆盖基础题]HUST1017 Exact cover [精确覆盖基础]HDOJ3663 Power Stations [精确覆盖]ZOJ3209 Treasure Map [精确覆盖]HDOJ2828 Lamp [精确覆盖...

weixin_30852367的博客 98

poj3076 Sudoku DLX

Sudoku 同样是一道dancing links,和poj3074同样是数独问题,只要稍稍改下就能过,我上篇文章里用的是矩阵存储方式,套到这里居然MLE了,只好重新处理,处理过程还是比较麻烦的,终于搞定了,呵呵。这里我给模板化了,能够很容易的处理数独这一类问题 代码 1 /*DLX解决sudoku问题,转化为MM * NN的精确覆盖问题*/ 2 //解决LL * LL的S...

weixin_30449239的博客 89
上一篇: poj 2677 dp(双调巡游)
下一篇: poj 3740 DLX(精确覆盖)
dumeichen
博客等级 码龄13年 55粉丝 475原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值