HDU 1426 Sudoku Killer(搜索)

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)解决9x9数独问题的方法,并提供了详细的C++实现代码。通过预处理数独网格中已知数字的位置和数值,利用递归DFS进行回溯搜索,找到所有可能的解决方案。

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

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1426

题意很明确,让你解一个9*9的数独。

DFS即可。

 

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <functional>

using namespace std;

#define REP(i,n)        for(int i(0); i <  (n); ++i)
#define rep(i,a,b)        for(int i(a); i <= (b); ++i)
#define dec(i,a,b)        for(int i(a); i >= (b); --i)
#define for_edge(i,x)        for(int i = H[x]; i; i = X[i])

#define LL    long long
#define ULL    unsigned long long
#define MP    make_pair
#define PB    push_back
#define FI    first
#define SE    second
#define INF    1 << 30

const int N    =    100000        +    10;
const int M    =    10000        +    10;
const int Q    =    1000        +    10;
const int A    =    30        +    1;


struct node{
    int x, y;
} d[Q];

char ch;

bool a[A][A];
int f[A][A], r[A][A], c[A][A], v[A][A];
bool rr[A][A], cc[A][A], vv[A][A];
int num;


inline void print(){
    rep(i, 1, 9){rep(j, 1, 8) printf("%d ", f[i][j]); printf("%d", f[i][9]); putchar(10);}
}

void dfs(int now){
    if (now > num){ print(); return ;}
    int x = d[now].x, y = d[now].y;

    rep(i, 1, 9){
        if (vv[v[x][y]][i]) continue;
        if (cc[c[x][y]][i]) continue;
        if (rr[r[x][y]][i]) continue;
        f[x][y] = i;
        vv[v[x][y]][i] = true;
        cc[c[x][y]][i] = true;
        rr[r[x][y]][i] = true;
        dfs(now + 1);
        f[x][y] = 0;
        vv[v[x][y]][i] = false;
        cc[c[x][y]][i] = false;
        rr[r[x][y]][i] = false;
    }

}

            

int main(){
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("test.txt", "r", stdin);
    freopen("test.out", "w", stdout);
#endif


    rep(i, 1, 3) rep(j, 1, 3) v[i][j] = 1;
    rep(i, 1, 3) rep(j, 4, 6) v[i][j] = 2;
    rep(i, 1, 3) rep(j, 7, 9) v[i][j] = 3;
    rep(i, 4, 6) rep(j, 1, 3) v[i][j] = 4;
    rep(i, 4, 6) rep(j, 4, 6) v[i][j] = 5;
    rep(i, 4, 6) rep(j, 7, 9) v[i][j] = 6;
    rep(i, 7, 9) rep(j, 1, 3) v[i][j] = 7;
    rep(i, 7, 9) rep(j, 4, 6) v[i][j] = 8;
    rep(i, 7, 9) rep(j, 7, 9) v[i][j] = 9;
    rep(i, 1, 9) rep(j, 1, 9) r[i][j] = i, c[i][j] = j;
    int Case = 0;

    //rep(i, 1, 9){rep(j, 1, 9) printf("%d ", c[i][j]); putchar(10); }
    while (~scanf("%c ", &ch)){
        if (Case) puts(""); else Case = 1;
    //    memset(a, false, sizeof a);
        memset(f, 0, sizeof f);
        memset(cc, false, sizeof cc);
        memset(vv, false, sizeof vv);
        memset(rr, false, sizeof vv);
        memset(d, 0, sizeof d); 
        num = 0;
        if (ch == '?'){
               f[1][1] = 0;
               d[++num].x = 1, d[num].y = 1;
        }     
        else{
                   int np = (int)ch - 48;
                f[1][1] = np;
                cc[c[1][1]][np] = true;
                vv[v[1][1]][np] = true;
                rr[r[1][1]][np] = true;
        }
        
        rep(cnt, 2, 81){
            scanf("%c ", &ch);
            int x = (cnt - 1) / 9 + 1, y = (cnt - 1) % 9 + 1;
            if (ch == '?'){
                   f[x][y] = 0;
                d[++num].x = x, d[num].y = y;
            }
            else{
                int np = (int)ch - 48;
                f[x][y] = np;
                cc[c[x][y]][np] = true;
                vv[v[x][y]][np] = true;
                rr[r[x][y]][np] = true;


            }    
        //rep(i, 1, 9){rep(j, 1, 9) printf("%d ", f[i][j]); putchar(10);}
        }
        dfs(1);
    }
            
    
    
    return 0;
    
}

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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