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以前、ブラウザ内で動くSATソルバーを使ってパズルのソルバーを作っていましたが、じつは表示&入力部分を作るほうが圧倒的に面倒だということもあって、しばらく放置していました。最近知ったRiotを使えば、このあたりの複雑性もなんとかなりそうだと思ったので、アルゴリズム自体に悩むことがほぼない数独で試作してみました(https://jkr2255.github.io/js_puzzle_solvers/sudoku.html)。 入力&表示部分 今までは、「内部的な盤面データ」と「表示」を連動させる処理にてこずっていたのですが、Riotを使えば、内部用のデータを書き換えるだけで、あとは.updateすれば表示は適宜書き換えてくれます。マス目自体は<table>で適宜CSSをかけて表現しています。 ビルド方法 JavaScriptのビルドシステムをbrowserify+rakeで組んでいたのですが
There are few national leaders who can say that they really understand technology. Even fewer of them have written actual programming code. But Singapore's Prime Minister Lee Hsien Loong has outdone them all by posting the source code for a program he wrote to Facebook today. The PM asked for bug reports to boot. Lee mentioned the program in a speech he gave at a reception on April 20 before IT in
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。(2015年7月) 中立的な観点に基づく疑問が提出されています。(2014年4月) 出典検索?: "数独" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 数独の問題例 数独(すうどく)は、3×3のグループ(ブロック)に区切られた 9×9の正方形の枠内に1〜9までの数字を入れるペンシルパズルの一つである。 同様のパズルそのものは1980年代から世界各地のパズル愛好家には知られていた。日本においては1990年代後半以降、専門誌も創刊されていたが、2005年にイギリスで大衆層を巻き込んだブームが起こり、外国のブームを追うように2006年から日本でも連
数独。ナンバープレースとか言われているパズルですね。 9x9のマス目があって、マス目はさらに3x3ごとにまとめられています。 そこに、1から9までの数字を入れていきます。 縦、横には同じ数字は1つしかはいりません。また、3x3でまとまったマス目(ブロック)でも同様の制限をうけます。 すべて矛盾なく埋まればパズル成功となります。 というルールはいまさらここで書くまでもなくご存じの方も多いかと思います。 ついこの間これに関して「スパコンで力任せに数独の難しい問題を作る」と題したナンバープレースの問題が発表されましたが、人間の手であっさり解かれてしまいました。 ここではなぜそんなことが起こったのか考えてみたいと思います。 数独はどうやって解くか。 「1から9までの数字が縦、横、ブロックに1度だけ入る」という制限が数独の基本解法の全てです。どんな応用解法も、この制限なしには生まれません。 さらに、
どうやら人間の手で解いたら、簡単に解けてしまうようです。 ここでの難易度の定義に含めていない解法(n国同盟など)を使うと、難しくない問題になっているのかもしれません。 その後調べたところ、基本テクニックだけで解けてしまうことがわかりました。 Pencil Marksが唯一残ったものしか確定しない、というDeterministic Solverを使っていたのが原因で、 難しくない問題を「難しい」と誤判定してしまったようです。 3月13日版よりだいぶ難易度があがったはずです。 概要 スパコンを使って力任せに数独の難しい問題を作ってみたところ、 2013年3月現在、おそらく世界で一番難しい問題を作ることに成功した失敗した。 上図がスパコンを用いて作られた、おそらく世界で一番難しい問題(2013年3月現在)。 後述する難易度の定義では、深さが10、通常幅が183530、平均幅が約100571である
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画像として与えられた数独を解きます。 新聞に掲載されていたこの問題をOpenCVを使って画像解析する。(画像が斜めなのはワザとです) グレースケール変換画像解析の前処理として、まずグレースケールに変換し、ガウシアンフィルタをかけてぼかします。ガウシアンフィルタをかける事で、安定した二値化画像が得られます。 二値化次に二値化を行います。 二値化には、普通の方法、大津さんの手法、適応的二値化、などさまざまな手法が在ります。いろいろ試した所、適応的二値化(Adaptive Threshold)が最も数独の認識に適していることが解りました。 適応的二値化(Adaptive Threshold)であれば、影になってしまった部分も上手く処理できます。 膨張処理次に、数独の盤面の外枠を認識を行います。 二値化の影響で枠線が途切れてしまう可能性がありますので、膨張処理(dilate)を行います。 (膨張処
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