7-15 九宫格分数 20 全屏浏览 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 九宫格是一款数字游戏,传说起源于河图洛书,现代数学中称之为三阶幻方。游戏规则是:将一个 9×9 的正方形区域划分为 9 个 3×3 的正方形宫位,要求 1 到 9 这九个数字中的每个数字在每一行、每一列、每个宫位中都只能出现一次。 本题并不要求你写程序解决这个问题,只是对每个填好数字的九宫格,判断其是否满足游戏规则的要求。 输入格式: 输入首先在第一行给出一个正整数 n(≤10),随后给出 n 个填好数字的九宫格。每个九宫格分 9 行给出,每行给出 9 个数字,其间以空格分隔。 输出格式: 对每个给定的九宫格,判断其中的数字是否满足游戏规则的要求。满足则在一行中输出 1,否则输出 0。 输入样例: 3 5 1 9 2 8 3 4 6 7 7 2 8 9 6 4 3 5 1 3 4 6 5 7 1 9 2 8 8 9 2 1 4 5 7 3 6 4 7 3 6 2 8 1 9 5 6 5 1 7 3 9 2 8 4 9 3 4 8 1 6 5 7 2 1 6 7 3 5 2 8 4 9 2 8 5 4 9 7 6 1 3 8 2 5 4 9 7 1 3 6 7 9 6 5 1 3 8 2 4 3 4 1 6 8 2 7 9 5 6 8 4 2 7 1 3 5 9 9 1 2 8 3 5 6 4 7 5 3 7 9 6 4 2 1 8 2 7 9 1 5 8 4 6 3 4 5 8 3 2 6 9 7 1 1 6 3 7 4 9 5 8 3 81 2 5 4 9 7 1 3 6 7 9 6 5 1 3 8 2 4 3 4 1 6 8 2 7 9 5 6 8 4 2 7 1 3 5 9 9 1 2 8 3 5 6 4 7 5 3 7 9 6 4 2 1 8 2 7 9 1 5 8 4 6 3 4 5 8 3 2 6 9 7 1 1 6 3 7 4 9 5 8 2 输出样例: 1 0 0 编写代码使用c++

时间: 2025-06-26 09:20:59 AIGC 浏览: 64
<think>好的,我现在需要解决这个九宫格的问题。题目要求判断给定的九宫格是否符合数独规则,即每一行、每一列、每个3x3的宫位都包含1到9的数字且不重复。输入是多个填好的九宫格,每个需要输出1或0表示是否合法。 首先,我得想清楚如何检查这三个条件。对于每个九宫格,我需要分别检查行、列和宫位。那具体怎么实现呢? 检查行的话,每行遍历一遍,看是否有重复的数字。列的话类似,但需要遍历每一列的所有行。宫位可能比较复杂,因为需要确定每个宫的起始位置,然后检查该3x3区域内的数字是否重复。 那如何分割宫位呢?比如,整个九宫格分成9个3x3的宫。第一个宫的行是0-2,列0-2,第二个宫的行0-2,列3-5,第三个行0-2列6-8。然后中间的是行3-5,列0-2等等。所以每个宫的起始行是row_start = (宫号 / 3) * 3,起始列col_start = (宫号 % 3) *3?或者可能宫号的遍历方式需要调整。比如,宫位的索引可以按行优先排列,比如第一个宫是0行0列,第二个是0行3列,第三个0行6列,第四个3行0列,依此类推。所以每个宫对应的起始行是i的0、3、6,对应的起始列是j的0、3、6。例如,宫位的索引可以遍历0到8,然后计算起始行和列。 或者,对于每个宫位,可以用三重循环:对于每个大行(每三个行),每个大列(每三个列),然后检查这个大行和大列对应的3x3宫。 比如,外层循环处理每个宫的起始行是0,3,6,内层处理起始列0,3,6。这样总共有3*3=9宫。每个宫内的每个格子遍历起始行到起始行+2,起始列到起始列+2。 接下来,具体的检查步骤: 对于每个九宫格: 1. 检查每一行是否有重复,并且数字是否全在1-9之间。 2. 检查每一列是否有重复。 3. 检查每个宫位是否有重复。 只要有一个条件不满足,整个九宫格就不合法,返回0。 那么,如何处理这些检查呢? 对于行检查,可以遍历每一行,用一个哈希集合或者数组来记录出现过的数字。如果有重复或者数字不在1-9范围内,就返回0。 列检查类似,不过要遍历每一列,即对于每列c,遍历所有行r,检查grid[r][c]。 宫位检查的话,遍历每个宫的起始行和列,然后检查该3x3区域内的所有数字。 那如何高效实现这三个检查? 可能的步骤: 对于每个九宫格: - 首先检查行:每一行中的每个数字是否唯一且在1-9之间。 - 然后检查列:每一列中的每个数字是否唯一。 - 最后检查宫位:每个宫中的数字是否唯一。 这三个条件必须全部满足才合法。 接下来,如何处理输入?每个测试用例是9行,每行9个数字。需要读取n个这样的九宫格。 注意输入的每个数字必须是1-9之间的整数,否则直接不合法。比如,题目中的第三个输入样例中的第一行有一个81,这显然超过了9,所以该宫格直接返回0。 所以在检查时,首先要确保每个元素的值在1到9之间。否则直接标记为非法。 那步骤可能调整为: 对于每个九宫格: - 首先检查每个元素是否是1-9之间的数。如果有任何一个不是,直接返回0。 - 否则,检查所有行、列、宫位是否有重复。 那这三个条件必须同时满足。 那具体如何实现?比如,在C++中,可以用一个二维数组来存储每个九宫格的数据。例如,int grid[9][9]。 然后,对于行检查,可以循环每一行,每一行里,用set或者数组来记录出现过的数字。例如,对于每行,创建一个大小为10的布尔数组,初始为false。遍历该行的每个元素,如果元素的值不在1-9之间,返回false。否则,如果对应的布尔数组的位置已经是true,说明重复,返回false。否则,标记为true。 同样的逻辑适用于列和宫位。 那这三个检查可以分开写函数,或者用循环处理。 现在,如何高效地实现这些检查? 比如,行检查: for (int i=0; i<9; i++) { bool exists[10] = {false}; for (int j=0; j<9; j++) { int num = grid[i][j]; if (num <1 || num>9) return false; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } 同理,列检查: for (int j=0; j<9; j++) { bool exists[10] = {false}; for (int i=0; i<9; i++) { int num = grid[i][j]; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } 宫位检查: for (int blockRow=0; blockRow<3; blockRow++) { for (int blockCol=0; blockCol<3; blockCol++) { bool exists[10] = {false}; for (int i=0; i<3; i++) { for (int j=0; j<3; j++) { int actualRow = blockRow *3 + i; int actualCol = blockCol *3 + j; int num = grid[actualRow][actualCol]; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } } } 或者另一种方式是,每个宫的起始行是i*3,起始列是j*3,其中i和j在0-2之间。 或者,将宫位按照顺序0-8来处理,每个宫的起始行和列可以计算为: 宫号从0到8: startRow = (block /3) *3; startCol = (block %3) *3; 比如,block=0时,startRow=0,startCol=0;block=1,startRow=0,startCol=3;block=3,startRow=3,startCol=0等。 这样,循环block从0到8,每个块检查对应的3x3区域。 这样处理的话: for (int block =0; block <9; block++) { int startRow = (block /3)*3; int startCol = (block %3)*3; bool exists[10] = {false}; for (int i=0; i<3; i++) { for (int j=0; j<3; j++) { int row = startRow +i; int col = startCol +j; int num = grid[row][col]; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } } 这可能更容易编写循环。 综上,总体的步骤是: 对每个九宫格: 1. 检查所有元素是否在1-9之间。如果存在不在范围内的数,直接返回0。 2. 检查所有行是否有重复。 3. 检查所有列是否有重复。 4. 检查所有宫位是否有重复。 如果以上都满足,返回1,否则返回0。 接下来,如何处理输入? 每个测试用例是9行,每行9个数字。需要读取n次这样的九宫格。 在C++中,可以用二维数组来保存每个九宫格的数据。例如: int n; cin >>n; for (int k=0; k<n; k++) { int grid[9][9]; for (int i=0; i<9; i++) { for (int j=0; j<9; j++) { cin >> grid[i][j]; } } // 检查并输出结果 } 接下来,如何编写检查函数? 可以写一个函数,参数是grid,返回是否满足条件。 函数的大致结构: bool isValid(int grid[9][9]) { // 检查每个元素是否为1-9 for (int i=0; i<9; i++) { for (int j=0; j<9; j++) { if (grid[i][j] <1 || grid[i][j]>9) { return false; } } } // 检查行 for (int i=0; i<9; i++) { bool exists[10] = {false}; for (int j=0; j<9; j++) { int num = grid[i][j]; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } // 检查列 for (int j=0; j<9; j++) { bool exists[10] = {false}; for (int i=0; i<9; i++) { int num = grid[i][j]; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } // 检查宫位 for (int block=0; block<9; block++) { int startRow = (block /3)*3; int startCol = (block %3)*3; bool exists[10] = {false}; for (int i=0; i<3; i++) { for (int j=0; j<3; j++) { int row = startRow +i; int col = startCol +j; int num = grid[row][col]; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } } return true; } 这样,在函数中,先检查所有元素是否有效,然后检查行、列、宫位。 但是,这样可能会存在重复检查的问题。例如,在检查行的时候,每个元素已经被检查过是否在1-9之间,所以后面的列和宫位检查可能不需要再检查。所以在实际中,可以将元素的有效性检查单独放在最前面,这样后面的检查可以假设所有数字都是有效的,从而避免重复判断。 但是根据题目中的输入样例,第三个测试用例中的某个数字是81,显然不在1-9范围内,所以这时候需要返回0。 现在,需要注意,当在元素有效性检查中发现任何一个数字不在1-9范围内,整个九宫格无效,直接返回false。此时后续的检查都不需要执行了。 所以,函数的结构是正确的。 现在,编写代码的时候,需要注意二维数组的传递方式。例如,在C++中,可以将函数参数写成int grid[9][9],或者使用指针等方式。 但是,在函数参数传递中,二维数组的大小需要明确。所以在代码中,可以这样处理: 在main函数中读取每个九宫格到int grid[9][9]中,然后调用isValid(grid)。 然后,根据函数的返回结果,输出1或0。 现在,测试样例中的第三个输入案例: 第三组输入中的某行是否有问题?比如,第三组的输入样例的第三个九宫格最后一行是“1 6 3 7 4 9 5 8 2”,这看起来没问题。但原题给出的输出是第三个输出是0。可能我之前看错了? 原题的输出样例是: 输入样例: 3 第一个九宫格是正确的,输出1。第二个九宫格的最后一个行是“1 6 3 7 4 9 5 8 3”,也就是最后一个数字是3,导致该行有两个3,所以行检查不通过。所以第二个输出是0。第三个九宫格可能是否正确? 第三个九宫格的输入是否合法?原题中的第三个九宫格的输入可能是否有问题?例如,原输入样例中的第三个九宫格: 第三组数据的第一行是“81 2 5 4 9 7 1 3 6”,其中第一个数字是81,显然超过9,所以该九宫格直接返回0。所以第三个输出是0。这样样例的输出是1、0、0,与题目给出的输出样例一致。 因此,在代码中,元素的有效性检查是必须的,可以正确处理这种情况。 现在,代码的编写需要注意输入是否正确读取。例如,在输入时,每个九宫格的9行,每行有9个数字,用空格分隔。 在C++中,可以用循环读取每个数字。例如: for (int i=0; i<9; i++) { for (int j=0; j<9; j++) { cin >> grid[i][j]; } } 这样是正确的吗?假设输入中的每个数字都是正确的,不会有其他字符干扰。 题目中的输入样例第三组的第一个数字是81,这会被正确读取为一个整数,此时会被检测到不在1-9范围内,从而整个九宫格返回0。 所以,代码中的元素有效性检查是正确的。 现在,剩下的问题就是如何将所有这些逻辑用C++代码实现。 现在,编写代码的大致结构: #include <iostream> using namespace std; bool isValid(int grid[9][9]) { // 检查每个元素是否在1-9之间 for (int i = 0; i < 9; ++i) { for (int j = 0; j < 9; ++j) { if (grid[i][j] < 1 || grid[i][j] > 9) { return false; } } } // 检查行 for (int i = 0; i < 9; ++i) { bool exists[10] = {false}; for (int j = 0; j < 9; ++j) { int num = grid[i][j]; if (exists[num]) { return false; } exists[num] = true; } } // 检查列 for (int j = 0; j < 9; ++j) { bool exists[10] = {false}; for (int i = 0; i < 9; ++i) { int num = grid[i][j]; if (exists[num]) { return false; } exists[num] = true; } } // 检查宫位 for (int block = 0; block < 9; ++block) { int startRow = (block / 3) * 3; int startCol = (block % 3) * 3; bool exists[10] = {false}; for (int i = 0; i < 3; ++i) { for (int j = 0; j < 3; ++j) { int row = startRow + i; int col = startCol + j; int num = grid[row][col]; if (exists[num]) { return false; } exists[num] = true; } } } return true; } int main() { int n; cin >> n; while (n--) { int grid[9][9]; for (int i = 0; i < 9; ++i) { for (int j = 0; j < 9; ++j) { cin >> grid[i][j]; } } cout << (isValid(grid) ? "1" : "0") << endl; } return 0; } 这样应该可以解决问题。 现在,测试样例中的第二个九宫格: 例如,第三个宫格的最后一行是“1 6 3 7 4 9 5 8 3”——最后一个数是3,导致该行有两个3,所以行检查不通过,返回0。 第三个宫格的第一行是81,元素有效性检查失败,返回0。 所以,样例的输出是1、0、0,与题目要求一致。 现在,代码是否正确? 可能存在的疑问:宫位检查中的block处理是否正确? 比如,block从0到8,每个block对应的startRow和startCol是否正确? 例如: block=0 → startRow=0, startCol=0 → 宫位0-2行,0-2列。 block=1 → startRow=0, startCol=3 → 宫位0-2行,3-5列。 block=2 → startRow=0, startCol=6 → 0-2行,6-8列。 block=3 → startRow=3, startCol=0 →3-5行,0-2列。 block=4 →3-5行,3-5列。 依此类推。这符合宫位的划分。 所以,宫位的检查是正确的。 综上,这样的代码应该能正确解决问题。</think>```cpp #include <iostream> using namespace std; bool isValid(int grid[9][9]) { // 检查每个数字是否在1-9范围内 for (int i = 0; i < 9; ++i) { for (int j = 0; j < 9; ++j) { if (grid[i][j] < 1 || grid[i][j] > 9) { return false; } } } // 检查每行是否有重复 for (int i = 0; i < 9; ++i) { bool exists[10] = {false}; for (int j = 0; j < 9; ++j) { int num = grid[i][j]; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } // 检查每列是否有重复 for (int j = 0; j < 9; ++j) { bool exists[10] = {false}; for (int i = 0; i < 9; ++i) { int num = grid[i][j]; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } // 检查每个3x3宫位 for (int block = 0; block < 9; ++block) { int startRow = (block / 3) * 3; int startCol = (block % 3) * 3; bool exists[10] = {false}; for (int i = 0; i < 3; ++i) { for (int j = 0; j < 3; ++j) { int num = grid[startRow + i][startCol + j]; if (exists[num]) return false; exists[num] = true; } } } return true; } int main() { int n; cin >> n; while (n--) { int grid[9][9]; for (int i = 0; i < 9; ++i) for (int j = 0; j < 9; ++j) cin >> grid[i][j]; cout << (isValid(grid) ? "1" : "0") << endl; } return 0; } ``` ### 代码解释 1. **输入处理**:首先读取测试用例数 `n`,然后逐个读取每个九宫格的数据到二维数组 `grid` 中。 2. **有效性检查**: - **数值范围**:检查所有元素是否在1-9之间。 - **行检查**:每行使用布尔数组标记已出现的数字,确保无重复。 - **列检查**:每列同样使用布尔数组标记,确保无重复。 - **宫位检查**:将九宫格划分为9个3x3的小宫格,逐个检查每个小宫格内的数字是否重复。 3. **输出结果**:根据检查结果输出1(合法)或0(非法)。 该算法时间复杂度为 $O(n \times 9^2)$,能高效处理题目中的输入规模。
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基于51单片机的红外循迹小车的实现方法,主要涉及硬件连接、传感器模块的使用以及程序设计三个方面。 ### 红外循迹模块的选择与连接 红外循迹模块通常由多个红外发射和接收对管组成,用于检测地面上的黑线。常见的模块有四路红外循迹模块,其工作原理是通过检测红外光的反射强度来判断是否处于黑线上。红外模块的VCC和GND分别连接到51单片机的+5V和GND端,而IN1至IN4则连接到单片机的对应引脚上。红外发射接收器应安装在小车前方下端,并且离地面的距离不宜过远,以确保能够有效检测到黑线[^2]。 ### 硬件电路设计 在硬件设计方面,需要考虑电机驱动、电源管理、以及红外传感器的接口设计。51单片机
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AMEF图像去雾技术:Matlab实现与应用

AMEF(Artificial Multi-Exposure Fusion)方法是一种用于图像去雾的技术,其核心思想是将多张曝光不足的图像融合成一张清晰无雾的图片。在讨论这个技术的Matlab实现之前,让我们先了解图像去雾和多重曝光融合的背景知识。 图像去雾技术的目标是恢复在雾中拍摄的图像的清晰度,增强图像的对比度和颜色饱和度,使得原本因雾气影响而模糊的图像变得清晰。这种技术在自动驾驶、无人机导航、视频监控、卫星图像处理等领域有着重要的应用。 多重曝光技术源自摄影领域,通过拍摄同一场景的多张照片,再将这些照片通过特定算法融合,获得一张综合了多张照片信息的图像。多重曝光融合技术在提高图像质量方面发挥着重要作用,例如增加图片的动态范围,提升细节和亮度,消除噪点等。 在介绍的AMEF去雾方法中,该技术被应用于通过人工创建的多重曝光图像进行融合,以产生清晰的无雾图像。由于单一图像在光照不均匀或天气条件不佳的情况下可能会产生图像质量低下的问题,因此使用多重曝光融合可以有效地解决这些问题。 在Matlab代码实现方面,AMEF的Matlab实现包括了一个名为amef_demo.m的演示脚本。用户可以通过修改该脚本中的图像名称来处理他们自己的图像。在该代码中,clip_range是一个重要的参数,它决定了在去雾处理过程中,对于图像像素亮度值的裁剪范围。在大多数实验中,该参数被设定为c=0.010,但用户也可以根据自己的需求进行调整。较大的clip_range值会尝试保留更多的图像细节,但同时也可能引入更多噪声,因此需要根据图像的具体情况做出适当选择。 AMEF方法的理论基础和实验过程均来自于Adrian Galdran在2018年发表于《信号处理》期刊的文章,题为“Image Dehazing by Artificial Multi-Exposure Image Fusion”。同时,该Matlab代码的融合部分的理论基础则来自于2007年Pacific Graphics会议记录中由Tom Mertens, Jan Kautz和Frank Van Reeth提出的工作,题目为“Exposure Fusion”。因此,如果读者在实际应用中使用了这段代码,适当的引用这些工作是必要的学术礼仪。 此外,标签“系统开源”表明了该项目遵循开源精神,允许研究者、开发者及用户自由地访问、使用、修改和共享源代码。这一特点使得AMEF方法具有广泛的可访问性和可扩展性,鼓励了更广泛的研究和应用。 从压缩包子文件的文件名称列表中,我们可以看到AMEF去雾方法的Matlab实现的项目名为“amef_dehazing-master”。这表明了这是一个有主分支的项目,其主分支被标识为“master”,这通常意味着它是项目维护者认可的稳定版本,也是用户在使用时应该选择的版本。 总的来说,AMEF去雾方法及其Matlab实现为图像处理领域提供了快速且有效的解决方案,能够在图像被雾气影响时恢复出高质量的清晰图像,这对于相关领域的研究和应用具有重要的意义。
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泵浦光匹配建模全解析:MATLAB中耦合效率提升的4个关键点(实战案例)

# 摘要 泵浦光匹配建模在光纤激光器与光学系统设计中具有关键作用,直接影响光束耦合效率与系统整体性能。本文系统阐述了泵浦光匹配建模的基本概念与研究意义,深入分析其理论基础,包括光纤耦合原理、高斯光束传播特性及耦合效率的数学建模。基于MATLAB平台,介绍了光学仿真工具的使用与建模环境搭建方法,并提出四种关键建模策略以提升耦合效率。通过典型实例验证模型有效性
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openshift跟k8s和docker之间的关系

### OpenShift 与 Kubernetes 和 Docker 的关系 OpenShift 是基于 Kubernetes 和 Docker 构建的一个企业级应用云平台。它通过整合 Kubernetes 的容器编排能力和 Docker 的容器引擎,提供了一套完整的云原生解决方案。 #### OpenShift 与 Kubernetes 的关系 Kubernetes 是 OpenShift 的核心组件之一,负责容器编排任务。OpenShift 基于 Kubernetes 构建,并在其基础上扩展了更多企业级功能。例如,OpenShift 引入了 BuildConfig、ImageStre