数独游戏
数独是根据 9 × 9 9 \times 9 9×9 盘面上的已知数字,推理出所有剩余空格的数字,并满足每一行、每一列、每一个粗线宫内的数字均含 1 − 9 1 - 9 1−9 ,不重复。每一道合格的数独谜题都有且仅有唯一答案,推理方法也以此为基础,任何无解或多解的题目都是不合格的。
芬兰一位数学家号称设计出全球最难的“数独游戏”,并刊登在报纸上,让大家去挑战。
这位数学家说,他相信只有“智慧最顶尖”的人才有可能破解这个“数独之谜”。
据介绍,目前数独游戏的难度的等级有一到五级,一是入门等级,五则比较难。不过这位数学家说,他所设计的数独游戏难度等级是十一,可以说是所以数独游戏中,难度最高的等级。他还表示,他目前还没遇到解不出来的数独游戏,因此他认为“最具挑战性”的数独游戏并没有出现。
一个未填的数独。
填好的数独。
8 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 3 6 0 0 0 0 0
0 7 0 0 9 0 2 0 0
0 5 0 0 0 7 0 0 0
0 0 0 0 4 5 7 0 0
0 0 0 1 0 0 0 3 0
0 0 1 0 0 0 0 6 8
0 0 8 5 0 0 0 1 0
0 9 0 0 0 0 4 0 0
8 1 2 7 5 3 6 4 9
9 4 3 6 8 2 1 7 5
6 7 5 4 9 1 2 8 3
1 5 4 2 3 7 8 9 6
3 6 9 8 4 5 7 2 1
2 8 7 1 6 9 5 3 4
5 2 1 9 7 4 3 6 8
4 3 8 5 2 6 9 1 7
7 9 6 3 1 8 4 5 2
9 0 0 8 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 5 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 2 0 0 1 0 0 0 3
0 1 0 0 0 0 0 6 0
0 0 0 4 0 0 0 7 0
7 0 8 6 0 0 0 0 0
0 0 0 0 3 0 1 0 0
4 0 0 0 0 0 2 0 0
9 7 2 8 5 3 6 1 4
1 4 6 2 7 9 5 3 8
5 8 3 1 4 6 7 2 9
6 2 4 7 1 8 9 5 3
8 1 7 3 9 5 4 6 2
3 5 9 4 6 2 8 7 1
7 9 8 6 2 1 3 4 5
2 6 5 9 3 4 1 8 7
4 3 1 5 8 7 2 9 6
数独游戏是根据 9 × 9 9 \times 9 9×9 盘面上的已知数字,推理出所有剩余空格的数字,问题规模很小,直接暴力搜索就可以了。
要进行搜索,首先要确定搜索顺序。当然可以选择任意一个未填数的空格开始搜索,但考虑到搜索效率,应优先搜索可选数字少的空格开始搜索。举个例子:
如下图所示,红色格子中 1 , 3 , 4 , 5 , 6 , 7 , 9 1,3,4,5,6,7,9 1,3,4,5,6,7,9,绿色格子中可选的数字有 2 , 3 , 8 , 9 2,3,8,9 2,3,8,9,应优先搜索绿色格子。
通过盘面上确定数字,可以判断当前空格所填的数字是否可行,如果存在冲突,则终止在该分支上的搜索,这就是可行性剪枝。
数独游戏的可行性有 3 3 3个要求:
那么如何快速得到在 x x x行 y y y列的空格中可行的数字有哪些呢?这里可以借助状态压缩的思想,用一个整数的二进制形式 ( 000000000 ) 2 ∼ ( 111111111 ) 2 (000000000)_2\sim(111111111)_2 (000000000)2∼(111111111)2来标记哪些数字是可行的,如下图所示,可选数字为 2 , 3 , 8 , 9 2,3,8,9 2,3,8,9
对于每行、每列和每个 3 × 3 3\times3 3×3的小九宫格都可以设置一个状态:
这三者同时满足就是在 x x x行 y y y列可选数字的状态,可以通过对三者进行按位与运算获得,即row[x] & col[y] & cell[x/3][y/3]
。
当确定了可选数字的状态,不妨设为 state \text{state} state,如何快速枚举其中可选的数字呢?可以通过 lowbit \text{lowbit} lowbit方法实现, lowbit(x) = x&-x \text{lowbit(x) = x\&-x} lowbit(x) = x&-x
lowbit \text{lowbit} lowbit运算返回整数二进制形式中最低位的 1 1 1和它后面的0
组成的数字,该数字为 2 2 2的正整数次幂。例如:
通过 lowbit \text{lowbit} lowbit方法就可以快速枚举 state \text{state} state中可选的数字。
#include
using namespace std;
const int N = 9, M = 1 << N;
int g[N][N];
int row[N], col[N], cell[3][3];
int ones[M]; //获取所有二进制形式中1的个数
int log[M]; //获取log(n)
//预处理每行每列每个小九宫格可选数字的状态
void init()
{
for(int i = 0; i < 9; i ++)
row[i] = col[i] = (1 << 9) - 1;
for(int i = 0; i < 3; i ++)
for(int j = 0; j < 3; j ++)
cell[i][j] = (1 << 9) - 1;
}
void fill(int x, int y, int t, bool is_set)
{
int s = 1 << (t - 1); //要改变的状态,状态从0开始,所以要减1
if(is_set) //填数
{
g[x][y] = t;
//填完数,该数的状态设为不可行
row[x] -= s, col[y] -= s, cell[x/3][y/3] -= s;
}
else //清空
{
g[x][y] = 0;
//清空后,该数的状态设为可行
row[x] += s, col[y] += s, cell[x/3][y/3] += s;
}
}
//获取x行y列可选数字的状态
int get(int x, int y)
{
return row[x] & col[y] & cell[x/3][y/3];
}
int lowbit(int x) // 返回末尾的1
{
return x & -x;
}
bool dfs(int cnt)
{
if(cnt == 0) return true; //全部填完
//优化搜索顺序,寻找可选数字最少的行列
int minv = 10, x, y;
for(int i = 0; i < 9; i ++)
for(int j = 0; j < 9; j ++)
{
if(g[i][j] == 0)
{
int state = get(i, j);
if(ones[state] < minv)
{
minv = ones[state], x = i, y = j;
}
}
}
//从x行y列开始搜索
int state = get(x, y); //从x行y列可选数字的状态
for(int i = state; i != 0; i -= lowbit(i))
{
int t = log[lowbit(i)] + 1; //获取对应要填的数1~9,log中映射的是0~8,所以要+1
fill(x, y, t, true);
if(dfs(cnt - 1)) return true;
fill(x, y, t, false); //回溯,恢复现场
}
return false;
}
int main()
{
init();
//统计每个状态中1的个数
for(int i = 0; i < 1 << 9; i ++)
for(int j = 0; j < 9; j ++)
ones[i] += i >> j & 1;
//预处理log(i),方便快速获取要填的数字,注意预处理的是0~8
for(int i = 0; i < 9; i ++) log[1 << i] = i;
int cnt = 0; //一共要填cnt个数
for(int i = 0; i < 9; i ++)
for(int j = 0; j < 9; j ++)
{
cin >> g[i][j];
if(g[i][j] != 0) //数字已填
fill(i, j, g[i][j], true); //填数
else cnt ++;
}
//暴力搜索,一共要填cnt个数
dfs(cnt);
//输出结果
for(int i = 0; i < 9; i ++)
{
for(int j = 0; j < 9; j ++)
cout << g[i][j] << " ";
cout << endl;
}
}