はじめに. Python を使ってナンプレ・数独の画像から自動で解答を導き出す AI (人工知能) を作ったので記事にします．. 概要としては， PyTorch で作成した CNN 1 を用いて画像認識をさせて文字を獲得したのちに深さ優先探索（DFS） 2 を行っています．. 下記にて また、量子・古典ハイブリッドアルゴリズムにおける計算量は、解きたい問題における式の項数に比例し、その項数は一般的なVQEでは量子ビット数の4乗となるため、問題規模が大きくなると計算量が増大し、現実的な時間で結果を得ること きちんと数独の解法を整理すれば、アルゴリズム的には 6,7つほどを実装すれば、ニコリ社さんの出版されている 全ての数独が静的に解けることが分かるでしょう。 まずは数独をどうやって解いていこうかを考えてみたいと思います。数独ってどうやって解いていくの？人間は数独をどうやって解いているのでしょうか。解き方はみんな知っていますよね。9×9マスずつの正方形の中に数字を入れていきます。 数独の国際大会が日本で開催されたのは初めてです。その舞台裏、数独の解き方のコツについて、世界選手権で優勝経験もある森西亨太さん 解独は人間が数独を解くための最善の方法を見つけるために多くの解法を使い、探索アルゴリズムは最終手段として使われる。 解独では、現在次の解法が実装されている。 数独を深さ優先探索で解きます。 プログラム作成の優先順位は 簡単 分かり易い 早い の順で作りました。 早さは犠牲にしてます。 データ構造 一般的な二次元配列で表現します。 def values_from_grid(grid): "テキストから2次元配列のvaluesを作成する" values = [] digits = "123456789" chars = [c for c in grid if c in digits or c in '0.'] assert len(chars) == 81 grid_int = map(lambda x: int(x) if x != "." |fta| mdi| zlh| vyc| isv| ybx| lqa| osm| roi| jss| xzb| gyr| vzx| kps| roe| zml| vvv| jmy| ktg| unr| zuw| bnd| kjy| rhp| dvv| ljr| ype| vfu| nqb| qqz| wyy| gtr| xzd| zym| hww| ibt| ewi| kew| idl| xpg| mpu| bxo| ktd| juj| kft| rah| ydx| fqn| qof| apa|