Sudoku Solver解题报告

这篇博客详细介绍了如何运用回溯法来解决数独问题。通过检查当前位置的空格,确定可能的数字,并逐个尝试填充,如果在后续位置无法继续填充则回退,直至找到正确解。步骤包括检查行、列和宫格内的已填数字,排除已出现的值,并进行递归尝试。

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该题可以用回溯法求解,对当前位置(x, y),首先求出满足条件的数字作为候选C,对C中的每一个元素Ci, 令board[x][y] = Ci,进行到下一个位置(x’, y‘),判断是否满足,如果不满足,则令board[x][y]等于下一个候选,直到遍历完所有的候选值。步骤:

1、如果当前位置不为空,进行到下一个位置;否则,执行步骤2

2、分别求出当前位置(x, y)所在行、列和块中已经出现的数字,记为C,如此便可得知在当前位置可能会出现的值(即数字1~9中除了C中的值除外的那些值)

3、对C中的每一个值Ci

令board[x][y] = Ci;

行进到下一个位置,如果返回true,说明已找到正确的解,返回true;

否则,令board[x][y] = '.';

Code:

bool solveSudoku_(vector<vector<char>> &board, int x, int y){
		if (board[x][y] != '.'){
			if 
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台搭建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的搭建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
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