Valid Sudoku

Determine if a Sudoku is valid, according to: Sudoku Puzzles - The Rules.

The Sudoku board could be partially filled, where empty cells are filled with the character '.'.


A partially filled sudoku which is valid.

Note:
A valid Sudoku board (partially filled) is not necessarily solvable. Only the filled cells need to be validated.

题目要求:判断当前非'.'元素是否满足数独的行、列和方框要求。

解题思路:遍历数独,判断所有行、列是否都满足没有重复数字的要求,然后判断每个方框是否满足没有重复数字的要求。代码如下:

class Solution {
public:
    bool isValidSudoku(vector<vector<char> > &board) {  
        bool row[9],col[9];
        for(int i=0;i<9;i++)//判断每一行和列是否满足没有重复数字的要求
        {
                 memset(row,false,sizeof(bool)*9);
                 memset(col,false,sizeof(bool)*9);
            for(int j=0;j<9;j++)
            {
                 
                if(board[i][j]!='.')
                {
                    if(row[board[i][j]-'1'])return false;
                else row[board[i][j]-'1']=true;
                }
                 if(board[j][i]!='.')
                 {
                             if(col[board[j][i]-'1'])return false;
                else col[board[j][i]-'1']=true;
                 }
                
        
            }
            
        }
        for(int i=0;i<9;i+=3)//判断每个方框(共9个)是否满足没有重复数字的要求
        {
            for(int j=0;j<9;j+=3)
            {
                memset(row,false,sizeof(bool)*9);
                for(int a=0;a<3;a++)
                {
                    for(int b=0;b<3;b++)
                    {
                        if(board[i+a][j+b]=='.')continue;
                        if(row[board[i+a][j+b]-'1'])return false;
                        else row[board[i+a][j+b]-'1']=true;
                    }
                }
            }
        }
        return true;
    }  
};


Unet是一种深度学习模型,最初由Ronneberger等人在2015年提出,主要用于生物医学图像分割。在Matlab中实现Unet网络可以利用其强大的数学计算能力和友好的可视化界面,非常适合科研和教育用途。这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了在Matlab环境中构建、训练和应用Unet模型的示例。 Unet网络的特点在于其对称的架构,由下采样(编码器)和上采样(解码器)两部分组成。编码器部分用于捕捉图像的上下文信息,通过多个卷积层和池化层逐级降低特征图的分辨率,增加表示能力。解码器部分则负责恢复图像的原始空间分辨率,通过上采样和与编码器的跳连接来恢复细节信息。 在`segunet.mlx`文件中,我们可能会看到以下关键步骤的实现: 1. **网络结构定义**:定义Unet的卷积层、池化层、上采样层等。Matlab的Deep Learning Toolbox提供了构建自定义网络的函数,如`conv2d`、`maxpool2d`和`upsample2d`。 2. **损失函数选择**:图像分割通常使用交叉熵损失(cross-entropy loss),有时也会结合Dice系数或Jaccard相似度来评估模型性能。 3. **数据预处理**:`data`文件可能包含训练和验证数据,需要进行归一化、分批次等预处理操作。 4. **模型训练**:设置优化器(如Adam)、学习率策略,并执行训练循环。 5. **模型评估**:在验证集上评估模型的性能,例如计算 Dice 指数或IoU(Intersection over Union)。 6. **可视化结果**:展示模型预测的分割结果,与实际标签对比,帮助理解模型性能。 为了运行这个Demo,你需要确保安装了Matlab的Deep Learning Toolbox以及相关的数据集。`segunet.mlx`是Matlab Live Script,它将代码、注释和输出结合在一起,便于理解和执行。在Matlab环境中打开此脚本,按照指示操作即可。 此外,了解Unet在网络架构设计上的创新,比如跳跃连接(skip connections),有助于理解模型为何能有效地处理图像分割任务。Unet的成功在于它既能捕捉全局信息又能保留局部细节,因此在生物医学图像分析、遥感图像分割、语义分割等领域有广泛应用。 这个"Unet分割(Matlab)Demo"提供了一个直观的起点,帮助初学者和研究人员快速上手Unet网络的实现和训练,为后续的图像分割项目打下基础。通过学习和实践,你可以掌握深度学习在Matlab中的应用,进一步提升在图像处理领域的技能。
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