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文档简介
1、Project2:Sudoku实验报告一、 算法描述求解Sudoku让人最容易想到的方法是穷举每个方格可能的值,如果符合条件,则得到解,不符合条件则进行回溯。通过递归的方法,显然可以得到数独的解。我想到的简单的递归方法,是每一行从左到右,试验每一个方格可能的数字,进行递归。这种方法看似非常麻烦,实际上对于一般的数独题,速度是非常快的,思想比较简单,写出来的代码也非常简单、易懂。算法1:简单递归方法从第一个格开始,从1到9试验,是否满足行、列、九宫格互不相同的条件。若满足条件,则填入该数字,再试验下一个格。当一个格子出现没有数字能填的情况时,说明已经填的数字有误,回溯,再进行递归。算法2:优化的
2、递归算法先遍历所有格子,统计每种格子可能出现数字的个数。每次挑选可能出现数字个数最少的格子来进行递归。设置三维数组possijk来存储可能出现数字的信息。possij0记录i行j列的格子可能出现数字的个数,possijk(1<=k<=9) 若possijk=1,表示k可能在(i,j)格出现。若possijk=0,表示k不可能在(i,j)格中出现。每次找possij0最小的格子,来进行下一个递归。算法3:生成数独棋盘的算法我最开始的想法是穷举法,随机生成满足行各不相同的9行,再判断9宫格、每列是否符合要求,符合条件时,随机生成停止。然而,这种算法的当然时间复杂度显然是过高。第一步的随
3、机生成的次数是9*99/P99=9608。随机生成一组棋盘耗时就非常大。后来,我从求解的个数的程序获得启发。算法二对于1000多组解的数独棋盘,解起来也很快。随机生成填9个方格,再用算法一的方法解出来,取第一组正确的解作为棋盘即可生成填好的棋盘。再把一定数量的格子的数字随机删除,计算解的个数。如果解唯一,就得到了棋盘。二、 数据结构这两种算法的数据结构不是非常复杂,只是普通的数组。算法一:数组aij算法二:数组aij和possijk算法三:数组aij和possijk三、 时间效率分析算法1:这种算法在tsinsen系统上只用了15ms得到全部答案。虽然这种算法在tsinsen系统的测试中有很好
4、的表现,但是我试了试在几道骨灰级难度的题,发现这种算法可能会用到10秒以上的时间,并且测试数据不同,时间差异非常大。 我认为,这种算法的漏洞在于,如果开始的格子可能出现的数字非常多,递归树开始的枝会非常多。并且,我们一般做数独题,都会先挑可能出现数字个数最少的格子来填,充分利用了已知条件。然而,这种算法只按格子的行列顺序来试验,显然非常傻。于是,我想出了第二种算法。 算法2:非常令人失望的是,虽然它能在短时间内解出骨灰级题目,但是,和上一个算法相比,对于简单的题目,它比较耗时。在tsinsen系统中测试的时间是91ms。它的缺陷在于,每次递归都必须更新(i,j)格子所在的行、列、九宫格所有的元素。每次要求20个数的possij。回溯同样要更新。并且求possij的函数时间复杂度是O(n)。每一步所耗时间比上一种算法多很多。但是,总的试验的步数能显著减少。所以,这种算法适用于数独解题的动画演示和解极难题目。四、 程序结构算法一:算法二:五、 运行结果 五、总结和反思后来老师提高了难度,要求程序能求出多解数独题的解的个数。几千个解的数据都能迅速得出答案,但是几万个解的数据,需要很长时间,更别提几百万的数据。这两种递归的算法都有问题,优化的空间也有限,需要更强大、高效的算法。这次Project让我不断思考,改进了最初的算法
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