首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

生成4x4x4数独板的更好/更好的方法?

生成4x4x4数独板的更好/更好的方法是使用算法和计算机程序来自动化生成过程。这种方法可以确保数独板是有效和完整的,同时可以减少人工生成的错误和疲劳。

以下是一些可以使用的算法和技术:

  1. 回溯法:这是一种基于搜索的算法,通过逐步填充空格来生成数独板。当算法遇到死胡同时,它会回溯到之前的步骤并尝试其他选项。这种方法可以确保生成的数独板是有效和完整的。
  2. 随机法:这是一种基于随机选择的算法,通过随机选择数字并填充空格来生成数独板。这种方法可以快速生成数独板,但可能会生成不完整或无效的板子。
  3. 启发式算法:这是一种基于经验和概率的算法,通过使用启发式函数来选择最佳的下一步来生成数独板。这种方法可以在生成数独板时做出更好的选择,从而提高生成的效率和质量。

推荐的腾讯云相关产品:

  1. 云服务器:可以使用腾讯云的云服务器来部署和运行数独生成程序。
  2. 云数据库:可以使用腾讯云的云数据库来存储和管理生成的数独板。
  3. 云存储:可以使用腾讯云的云存储来存储和管理生成的数独板。

推荐的产品介绍链接地址:

  1. 云服务器:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  2. 云数据库:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  3. 云存储:https://cloud.tencent.com/product/cos
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

终盘生成几种方法

一般情况下,产生一个题目,包含两个步骤: 产生一个终盘(9X9) 在第一步产生终盘中,根据难易程度,在终盘上挖掉不同数目的数字。...经过该两个步骤之后,我们就可以将某一个难题展示出来,如: ? 本文列举终盘产生几个方法,大家一起来看看吧。 矩阵转换法 矩阵转换法,简言之,就是对一个已有的终盘矩阵进行操作。...主要采用交换数字、交换行/列数据等方法,产生新矩阵。 为了完成矩阵转换,我们需要有可用终盘矩阵作为种子矩阵才行。可以采用如下做法完成: 先给定几个可用终盘作为备选种子矩阵。...本文给出一个随机产生终盘另外一种方法。 该种方法就是考虑到,数量很多。...小结 本文给出了终盘产生几种方法,主要有矩阵转换发以及随机法。 大家如有什么其它方法,也请告知一下:)

1.7K21

软件打包,有没有更好方法?!

我这位在亚马逊工作朋友对此高度评价,觉得软件构建从未如此简单。其实这真的很难相信: 主 build 驱动会用 Perl 脚本生成大量 Makefiles。...Build 版本: 这些标识符与软件包生成二进制文件中差异一一对应,用于区分“我添加过额外调试记录或修复安装 bug 库”和“还没调试 / 修复过库”。...据我所知,目前有两种常见方法来分发软件包并创建运行环境。除此之外当然还有其他,而且很多方法难以准确分类。这里我们就先讨论最典型情况。...有没有更好方法? 下面咱们捋一援理想构建系统基本要求: 可稳定复现构建:如果远程系统能够成功构建,那我们本地系统也应该可以。...Semver 和哈希固定:启用依赖项共享(如果支持),并在必要时提供精确复现性。 很明显,前面介绍两种常见方法都满足不了要求,甚至可以说还差得远!

22150
  • Xcode:处理故事更好方式 享受Interface Builder提示和技巧

    使用大小类变得更加直观,缩放故事能力非常方便,Interface Builder中完整预览功能非常棒。...这正是Interface Builder创建方式。 但对开发人员而言,这可能会导致多个问题。 源代码控制:故事合并冲突很难解决,因此简单地在单独故事中工作将使您团队生活更轻松。...有两种方法。 1.使用Xcode 7中引入故事引用 2.在代码中连接故事。 你可以阅读更多关于第一种方式在这里。 我将介绍第二种方式,因为它仍然常用于复杂项目。...更好方法是将此代码移动到viewController子类中,并使用静态方法使用storyboard初始化它: class HomeViewController: UIViewController {...prepareForUnwind方法所有缺点prepareForSegue方法(见前面的建议) 什么是更简单方法

    1.4K30

    如何利用市场细分方法构建更好预测模型?

    上面提到,他们利用了市场细分技术。这确保了产品定位在合适客户细分群体,可以实现更多销售。 市场细分技术 这儿有两个广义市场细分方法:目标(有人监视)和无目标的(无人监视)市场细分方法。...通常采用方法建议应该为每个终端节点或者结束节点建立一个单独模型,它已经显示为表中绿色部分。但是,这是从建模角度得到最好方法吗?...比如,可以使用下面的虚系数(它应该根据自由约束度被标记,将有一个小于所有虚拟系数) 虚拟-1:年龄小于30,1或0 虚拟-2:年龄介于30-48,1或0 虚拟-3:收入800k卢布 虚拟-4:收入介于...800k至100万卢布 如果使用虚拟数据去重复市场细分树,那么模型预测能力将会更好。...事实上,为了发展单独模型,确认市场细分可能性方法包括考虑在树随机梯度增加完整情况下得到第一批树节点,考虑它们是否适合创建市场细分方法

    1.4K70

    2014,成为更好程序员7个方法

    而其他公司并不会给你空闲时间和金钱去做任何训练。所以为了工作稳定,你需要为自己教育负责。   这里是一些让你持续学习方法清单。...对于最初疼痛来说,做手术是非常有价值,患者通常都会获得比做手术前更好状态。   不要去担心你代码。当你在做事时候如果暂时被打断,谁会去担心呢?对改变恐惧会让你项目将进入这样状态。...比如:Python 标准库包含了一个反汇编程序,它会告诉你生成一些编译程序和目标程序字节代码。...(人与人之间是互相联系。我会变得更好因为是你,通过你行为让我变得更好。在另一方面,当我做自己事做得糟糕时候你也会在你所做事情上变糟。...我建议你去做一些必须做事之外一些事情,这是因为当我在做自己事情时候我并不会去考虑你。   我会认为我代码是非常整洁,但我还是认为如果我使用 Ubuntu 哲学我可以做得更好

    41120

    给MacBook写一个更好Windows触摸驱动程序

    ndows Precision触摸驱动程序实现 众所周知 Boot Camp 触摸驱动不是那么好用,所以我们就来实现一个在 Windows 10 上能用触摸驱动吧。...微软在 Windows 8.1 后加入了一套新触摸模型,叫做 Precision Touchpad,相关文档可以看这里。...配置设备其实就是给触摸写一个 HID Feature Report 来打开触摸模式,在基于 USB MacBook 触摸可以用 USB Control Transfer,基于 SPI 触摸需要给... Internal Device Control。 之后便可以读取设备。在基于 USB MacBook 触摸上,可以使用中断,而 SPI 需要使用轮询。...几个坑和提示 设备 D0/D3 转换时候可以关掉触摸来省电(反正 MacBook 没 S0ix ) 一定要精确报告每个 Input Frame 测量时间,不然加速度会变得非常奇怪(你可以用?

    1.5K10

    生成Sitemap站点地图让搜索引擎更好收录

    前言 写博客一般都希望自己内容能被别人所看到,同时也希望提高自己博客知名度和收获好评。那么这些最好方法就是让搜索引擎对你感兴趣,收录你内容。这就是SEO,中文名叫搜索引擎优化。...这里我厚道给出几个方法: 主动提交链接给搜索引擎(可以通过js或者手动提交等)开往百度生成Sitemap,提交或者让蜘蛛执行获取 编写robots.txt文件 让蜘蛛更懂你 主动提交链接给搜索引擎...,这里就不阐述此方法,这里重点说明站点地图Sitemap。...利用它可以让搜索引擎很方面的了解你网站结构,可以更好收录。 本文利用Typecho 下自动生成sitemap.xml插件,是github上【八云酱】开发。...方法 1.首先在GitHub上下载最新版本:GitHub下载地址 2.上传插件到Typecho安装目录下/usr/plugins,插件文件夹请务必保存为Sitemap(别改就可以)。

    1.1K10

    Python生成随机方法

    如果你对在Python生成随机与random模块中最常用几个函数关系与不懂之处,下面的文章就是对Python生成随机与random模块中最常用几个函数关系,希望你会有所收获,以下就是这篇文章介绍...random.random()用于生成 用于生成一个指定范围内随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。如果a > b,则生成随机 1 n: a <=n <=b。...printrandom.uniform(10,20) printrandom.uniform(20,10) #----#18.7356606526 #12.5798298022 random.randint 用于生成一个指定范围内整数...其中参数a是下限,参数b是上限,Python生成随机 123 printrandom.randint(12,20)#生成随机n: 12 <= n <= 20printrandom.randint(...random.randrange 从指定范围内,按指定基数递增集合中 ,这篇文章就是对python生成随机应用程序部分介绍。

    76720

    原生JS | 随机抽取不重复数组元素 —— 有没有更好方法

    方法1:较为“传统”实现方法 基本实现思路 从第二次随机抽取元素开始,需要将抽取元素与当前新数组已抽取元素相比较,如果相同,则重新抽取,并再次执行比较操作。...方法3:交换法 第三种方法是自己最喜欢(“交换法”名字是自己起),也是自己在使用。...交换法中,最重要是两个点,第一,每次当前元素会被数组末尾元素所替代。第二,每次随机范围越来越小,数组长度越来越短。...也就是说,我们只要保证当前元素被末尾元素替代,并不断减小随机范围,“数组长度”和“数组末尾元素值”是可以忽略。...并不会有重复“失败抽取”和比较。 额外要说 为何要那么重点讲解第三种方法呢? 一方面是因为第三种和第四种方法性能更好,另一方面是因为第三种方法和下周活动有关!!!至于啥活动嘛~~~敬请期待吧!

    9.3K50

    人工智能如何更好辅助医生?Petuum研究自动生成医疗图像报告

    事实上,从最近 IBM Watson 和美国顶级医疗中心 MD Anderson 合作失败例子可以看出,人工智能对医疗来说更应关注任务应该是如何帮助医生更好地工作(例如生成医疗图像报告、推荐药物等)...为更好地传播人工智能与医疗结合研究成果,同时为人工智能研究者和医疗从业者带来更加实用参考,机器之心和 Petuum 将带来系列论文介绍。...在这篇论文中,研究人员解决该问题方法是建立一个多任务框架,把对标签预测当作多标签分类任务,把长描述(例如生成 Impression 和 Findings)生成当作文本生成任务。...总而言之,该论文主要贡献包括: 提出一种多任务学习框架,能同步预测标签并生成文本描述; 介绍了一种协同注意力机制来定位异常区域,并生成相应描述; 建立了一种层级 LSTM 来生成长语句、段落; 通过大量定量与定性实验展示该方法有效性...粗体标记「calcified granuloma」和「granuloma」是协同注意力网络关注标签。 3. 方法 在本章节中,我们将介绍具体使用方法

    96560

    IEEE ICIP 2019 | 更快更好联邦学习:一种特征融合方法

    题目: 更快更好联邦学习:一种特征融合方法 会议: IEEE ICIP 2019 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8803001...该论文提出了一种特征融合方法来减少联邦学习中通讯成本,并提升了模型性能:通过聚合来自本地和全局模型特征,以更少通信成本实现了更高精度。...此外,特征融合模块为新来客户端提供更好初始化,从而加快收敛过程。 Abstract   联邦学习能够在由大量现代智能设备(如智能手机和物联网设备)组成分布式网络上进行模型训练。...因此,本文提出了一种特殊特征融合机制来解决上述问题:通过聚合来自本地和全局模型特征,以更少通信成本实现了更高精度。此外,特征融合模块为新来客户端提供更好初始化,从而加快收敛过程。...实验结果表明,该方法具有较高精度,同时将通信轮次减少了60%以上。   未来工作可能包括将目前算法扩展到更复杂模型和场景,以及将通信轮次减少策略与其他类型方法(例如梯度估计和压缩)相结合。

    1K20

    更好更便宜:降低云成本而无损价值5种方法

    虽然云技术在正确操作情况下能够产生巨大价值,但是许多公司云支出每年都在增长20%到30%。...随着宏观经济环境变得越来越具挑战性,企业领导人正在寻找实现更高业务弹性方法,首席信息官和首席技术官可能会遇到有关缩减云计算项目成本棘手问题。...叫停“不健康”增长 云成本增加可以反映健康增长,例如用户基数增长、数字采用增加以及新数字功能开发。...为了确保云支出透明度,企业应该建立一致、高质量、全面的标记和报告能力(通常是自动化),并创建一个促进问责分配模型,比如让业务领导者了解使用云产品或服务成本。...例如,一个主公共部门机构通过调整云服务以更好地适应应用程序需求,摆脱正在付费但不再使用资产,实施一些分层存储基本指导方针,并将实例更新到最新版本,成功实现了约20%节省。

    39810

    学界 | 人工智能如何更好辅助医生?Petuum研究自动生成医疗图像报告

    事实上,从最近 IBM Watson 和美国顶级医疗中心 MD Anderson 合作失败例子可以看出,人工智能对医疗来说更应关注任务应该是如何帮助医生更好地工作(例如生成医疗图像报告、推荐药物等)...为更好地传播人工智能与医疗结合研究成果,同时为人工智能研究者和医疗从业者带来更加实用参考,机器之心和 Petuum 将带来系列论文介绍。...在这篇论文中,研究人员解决该问题方法是建立一个多任务框架,把对标签预测当作多标签分类任务,把长描述(例如生成 Impression 和 Findings)生成当作文本生成任务。...总而言之,该论文主要贡献包括: 提出一种多任务学习框架,能同步预测标签并生成文本描述; 介绍了一种协同注意力机制来定位异常区域,并生成相应描述; 建立了一种层级 LSTM 来生成长语句、段落; 通过大量定量与定性实验展示该方法有效性...粗体标记「calcified granuloma」和「granuloma」是协同注意力网络关注标签。 3. 方法 在本章节中,我们将介绍具体使用方法

    1.1K90

    更好性能!新型自监督学习方法 CAE 了解一下

    方法通过对 “表征学习” 和 “解决前置任务(pretext task)” 这两个功能做完全分离,使得 encoder 学习到更好表征,从而在下游任务上实现了更好泛化性能。...” 和 “解决 pretext task” 这两个功能做完全分离,使得 encoder 学习到更好表征,从而在下游任务实现了更好泛化性能。...Contrastive learning 方法和 supervised pre-training(DeiT)结果类似,而 CAE 能取得明显更好结果。...跟其他 MIM 方法相比,CAE 结果也更好,说明预训练阶段 encoder 被充分利用,学到表征更好。...如下面 2 张图片所示,实验现象和语义分割类似:contrastive learning 方法和 supervised pre-training 方法结果类似且更差,CAE 结果更好

    97420

    北大、清华、微软联合提出RepPoints,比边界框更好目标检测方法

    ,结果与最先进基于 anchor 检测方法同样有效。...这可能导致特征质量降低,从而降低了目标检测分类性能。 本文提出一种新表示方法,称为 RepPoints,它提供了更细粒度定位和更方便分类。...相反,RepPoints 是通过自顶向下方式从输入图像 / 对象特征中学习,允许端到端训练和生成细粒度定位,而无需额外监督。...边界框表示只考虑目标的矩形空间范围,不考虑形状、姿态和语义上重要局部区域位置,这些可用于更好定位和更好目标特征提取。...方法相当,性能优于现有的所有不采用 anchor 检测器。

    99710

    【学完毕业】处理数字和日期输入更好方法,很早就有了

    valueAsNumber 你以前可能写过这样代码: export function NumberInput() { const [number, setNumber] = useState(0...const num = parseFloat(e.target.value) setNumber(num) }} /> ) } 这很好,但你可能不知道,实际上有一种更好方法来读取数值...例如,下面这句代码是可以改进: const num = parseFloat(e.target.value) 早在 IE10 时代,我们就有了更好方法来获取和设置数值: const num = e.target.valueAsNumber...因此,这意味着如果没有为输入设置值,将获得是 NaN: typeof NaN // 'number' 这就是 JavaScript 有趣部分。...isNaN(number)) { // todos } valueAsDate 对于日期输入,也有一个方便 valueAsDate 属性: export function DateInput() {

    13810

    Python如何生成随机_产生随机常用方法

    Python生成随机方法 这篇文章主要介绍了Python生成随机方法,有需要朋友可以参考一下 如果你对在Python生成随机与random模块中最常用几个函数关系与不懂之处,下面的文章就是对...Python生成随机与random模块中最常用几个函数关系,希望你会有所收获,以下就是这篇文章介绍。...random.random()用于生成 用于生成一个指定范围内随机符点数,两个参数其中一个是上限,一个是下限。如果a > b,则生成随机 1 n: a <= n <= b。...其中参数a是下限,参数b是上限,Python生成随机 1 2 3 print random.randint(12, 20) #生成随机n: 12 <= n <= 20 print random.randint...random.randrange 从指定范围内,按指定基数递增集合中 ,这篇文章就是对python生成随机应用程序部分介绍。

    1.9K30

    JS - 生成随机方法汇总(不同范围、类型随机

    一、随机浮点数生成 1,生成 [ 0, 1 ) 范围内随机(大于等于0,小于1) (1)使用 random() 方法可以返回一个介于 0 ~ 1 之间伪随机(包括 0,不包括 1)。...当然我们也可以使用 parseInt() 方法代替。 1,随机生成 0、1 这两个整数 (1)下面这个方法可以随机获取 0 或 1,它们获取到几率是比较均衡。...[ 0, n ) 范围内随机整数(大于等于0,小于n) (1)下面方法生成一个 0 到 n-1 随机整数(这 n 个数获取几率都是均衡) Math.floor(Math.random()*n)...[ 1, n ] 范围内随机整数(大于等于1,小于等于n) (1)下面方法生成一个 1 到 n 随机整数(这 n 个数获取几率都是均衡) Math.floor(Math.random()*n)+...[ min, max ] 范围内随机整数(大于等于min,小于等于max) (1)下面方法生成一个最小值为 min,最大值为 max 随机整数。

    26.7K21
    领券