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写在前面

剪枝，在算法搜索中其实非常常用，不管是之前的广度优先算法（BFS）还是深度优先算法（DFS）、抑或是其他搜索算法。

那为什么需要剪枝呢？

前两篇我们遍历二叉树的时候，不管用的是广度优先算法还是深度优先算法，都是逐一遍历树的每个节点，这对于数据量小的树来说，当然没有问题，但如果把数据量放大，再逐一遍历，再进行回溯，效率就会很慢。这个时候就需要我们先进行判断，不满足要求的分支直接剪掉，这就是剪枝。

有效数独

描述

如下图，是个数独格，里面填写了部分数字，但未必有效，对有效的评判标准有三个：

1. 数字 1-9 在每一行只能出现一次
2. 数字 1-9 在每一列只能出现一次
3. 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次

分析

判断有效数独，其实就是一种剪枝的行为，当我们在完成数独之前，第一步就是要判断是否是有效数独，且后面都会不断进行校验。

既然对有效数独的判断标准有三个，那我们逐个在判断即可。

1. 先定义每组数据是否有效的方法，在执行过程中，任何一组不符合，即返回false，都符合则返回true
2. 行判断最简单，分别校验每行是否有效
3. 列判断需要用到二层循环来倒序组装成新的一组数来执行判断
4. 块判断，总共有9块，成组放入对象中

代码

/**
 * @param {character[][]} board
 * @return {boolean}
 */
var isValidSudoku = function(board) {
  let _block = {}
  for (let i = 0; i < 9; i++) {
    // 行校验
    if(!_valid(board[i])) return false
    let _column = []
    let _blockRow = Math.floor(i/3)
    for (let j = 0; j < 9; j++) {
      _column.push(board[j][i])
      let _blockColomn = Math.floor(j/3)
      const _index = _blockRow*3+_blockColomn
      if (!_block[_index]) {
        _block[_index] = []
      }
      _block[_index].push(board[i][j])
    }
    // 列校验
    if(!_valid(_column)) return false
  }
  // 块校验
  for (let k = 0; k < 9; k++) {
    if(!_valid(_block[k])) return false
  }
  function _valid (arr = []) {
    const filter = arr.filter(val => val !== '.')
    const set = new Set(filter)
    return filter.length === set.size
  }
  return true
};