我是数独的粉丝。 它是处理那些太难的数独的求解器。 拼图矩阵放在 OriMat 中。 方案思路如下图所示： 问题通过2个步骤解决步骤 1：使用函数数独方法 1 在每个方格中，列出所有可能的数字如果只有1个可能的数字，这就是一个如果在每一行、列或块中，出现一个可能的数字只有一次，这是一个step2：如果一个正方形中只有2个可能的数字尝试每一种，看看哪一种是正确的

数独解算器 用于解决数独谜题的 GUI 应用程序。 检查每个单元格的所有可能值（如果只有一个可能值，则求解），然后使用递归回溯算法来求解剩余单元格

pydoku 使用OpenCV和深度学习在Python中解决数独问题。 该存储库包括以下内容： 图像处理 数独网格识别 网格提取 使用卷积神经网络模型进行数值预测（准确度为99％） 递归数独求解器 Flask Web前端（基于Pixel-Lite样板： : ） 数量预测基于使用Chars74K数据集训练的CNN模型： ：//www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/demos/chars74k/ 去做 切换到tflite-model 整合网页前端 根据整个图片的面积比识别主要网格（例如，轮廓的面积至少为整个图片的60％，并且具有至少4个边缘时，很有可能是主要网格） 考虑基于会话的图像处理 在前端集成演示文件 最终确定代码结构 清理未使用的样板文件 指示 下载Python 3.8.x（TensorFlow需要Python 3.8.x） 将存储库克隆到

当您可以编写脚本来解决Ya问题时，为什么还要手动解决Sudoku问题呢？ 介绍： 数独是最流行的基于逻辑的数字放置益智游戏之一。 日语中“ Su-doku”的字面意思是“单个数字”。 目的是用数字填充一个九乘九（9x9）的网格，以便每个行，列和3x3部分包含1到9之间的数字，每个数字在每个部分中只能使用一次，并且只能使用一次。 Sudoku游戏玩家提供了需要解决的部分填充的网格。 解决数独不需要数学知识，但需要逻辑和推理。 每天解决数独难题对您的大脑有帮助。 它提高了注意力和逻辑思维。 人们可以寻找报纸上提供的数独谜题，也可以在线上许多网站提供的数独游戏。 关于： 该脚本是一个数独解算器，它通过使用Python中的PyGame库制作的回溯算法进行可视化，解决了几乎所有的数独难题。 曾经尝试过，但卡在报纸，杂志和网络上的Sudoku Puzzles上。 您可以使用此脚本立即获取其解决

基于Python依赖项的递归Sudoku解决方案算法的可视化：pygame Press Space开始算法

CSP规则V2.1 基于模式的有限约束满足问题的通用求解器 1.什么是CSP规则？ 有限的二进制约束满足问题（CSP）由一组有限的变量（以下称为CSP变量）定义，每个变量都具有一个有限的域。 问题是要为每个变量在其域中找到一个值，以使这些值满足一组预定义的二进制约束。 一个典型的流行例子是数独。 CSP-Rules是有限二进制CSP的基于常规模式（或基于规则）的求解器。 它包括拉丁方求解器，数独求解器，Futoshiki求解器，Kakuro求解器，地图着色问题的求解器，Hidato求解器，Numbrix求解器和Slitherlink求解器。 2.解决CSP的[PBCS]或CSP-Rules方法 在CSP-Rules方法中，将CSP-Variable的可能值称为候选者，并且通过两个候选者之间的直接矛盾链接（或简称为链接）来表示二进制约束。 CSP规则与CSP解决方法具有内在的联系，在我的《

AI-Sudoku-Solver：此程序使用AI技术（如正向检查，Norvig的检查和电弧一致性）解决Sudoku

请将任何错误报告或问题作为 GitHub 问题提交： https : //github.com/mathworks/deep-sudoku-solver/issues 一种计算机视觉系统，它拍摄数独谜题的不受控制的图像，识别其位置，读取谜题并解决它。 该示例最初是在2018年英国MATLAB Expo上放在一起的，主题为使用MATLAB进行图像处理和计算机视觉。 它旨在演示如何结合使用深度学习和图像处理来解决计算机视觉问题。

二进制数独解算器 使用SAT求解器求解二进制数独