[LeetCode Python3] 37. Sudoku Solver

本文介绍了一种使用回溯法解决数独问题的Python算法。通过定义一个Solution类,实现getelements方法获取当前格子所在行、列及九宫格内的元素集合,以及trackback方法进行递归求解。该算法在数独盘面中查找空格并尝试填入数字,直至找到解决方案。

Python3 Solution

class Solution:
    def getelements(self, board, i, j):
        res = set()
        for k in range(9):
            res.add(board[k][j])
        for k in range(9):
            res.add(board[i][k])
        indexa = i // 3 * 3
        indexb = j // 3 * 3
        for ii in range(indexa, indexa+3):
            for jj in range(indexb, indexb+3):
                res.add(board[ii][jj])
        return res

    def trackback(self, board, ia, jb):
        if ia == 8 and jb == 8:
            return True
        for i in range(9):
            for j in range(9):
                if board[i][j] != ".":
                    continue
                tmp = self.getelements(board, i, j)
                for k in range(1, 10):
                    if str(k) in tmp:
                        continue
                    else:
                        board[i][j] = str(k)
                        if self.trackback(board, i, j):
                            return True
                        board[i][j] = "."
                return False
        return True

    def solveSudoku(self, board: List[List[str]]) -> None:
        """
        Do not return anything, modify board in-place instead.
        """
        self.trackback(board, 0, 0)
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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