LeetCode 37 解数独

本文介绍了一种使用回溯法解决数独问题的算法实现。通过定义挂、列和宫格的状态,确保每一步的选择都符合数独规则,直到找到解决方案。

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解数独

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class Solution {
public:
    
   bool huisu(vector<vector<char>>& board, vector<vector<int>>& hang,
	vector<vector<int>>& lie, vector<vector<int>>& box, int x, int y)
{
	
	if (y ==9)//必须设定条件让不满足条件的不能进来的
	{
		y = 0;
		++x;
		if (x ==9)
			return true;
	}
	int box_num = x / 3 * 3 + y / 3;
	if (board[x][y] == '.')
	{
		for (int i = 1; i <= 9; ++i)//选择能够选的数字
		{
			if (hang[x][i] == 0 && lie[y][i] == 0 && box[box_num][i] == 0)
			{
				board[x][y] = i + '0';
				hang[x][i] = 1;
				lie[y][i] = 1;
				box[box_num][i] = 1;
				if (huisu(board, hang, lie, box, x, y+1))
					return true;
				board[x][y] = '.';
				hang[x][i] = 0;
				lie[y][i] = 0;
				box[box_num][i] = 0;
			}
		}
	}
       else 
           return huisu(board, hang, lie, box, x, y+1);
       return false;	
}
/*
int hang[9][10] = { 0 };
int lie[9][10] = { 0 };
int box[9][10] = { 0 };
*/
void solveSudoku(vector<vector<char>>& board) {
	
	vector<vector<int>> hang(9, vector<int>(10, 0));
    vector<vector<int>> lie(9, vector<int>(10, 0));
    vector<vector<int>> box(9, vector<int>(10, 0));
	int x = 0;
	int y = 0;
	for (int i = 0; i < 9; ++i)
	{
		for(int j=0;j<9;++j)
			if (board[i][j] >= '1'&&board[i][j] <= '9')
			{
				int num = board[i][j] - '0';
				hang[i][num] = 1;
				lie[j][num] = 1;
				box[i / 3 * 3 + j / 3][num] = 1;
			}
	}
	huisu(board, hang, lie, box, x, y);	
}
};

在这里插入图片描述

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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