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1、此资料由网络收集而来，如有侵权请告知上传者马上删除。资料共共享，我们负责传递学问。数独试验报告范文Sudoku 数独试验报告一、 算法描述求解Sudoku让人最简洁想到的方法是穷举每个方格可能的值，假如符合条件，则得到解，不符合条件则进行回溯。通过递归的方法，明显可以得到数独的解。我想到的简洁的递归方法，是每一行从左到右，试验每一个方格可能的数字，进行递归。这种方法看似格外麻烦，实际上对于一般的数独题，速度是格外快的，思想比较简洁，写出来的代码也格外简洁、易懂。算法1：简洁递归方法从第一个格开头，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
2、个格子毁灭没有数字能填的状况时，说明已经填的数字有误，回溯，再进行递归。算法2：优化的递归算法先遍历全部格子，统计每种格子可能毁灭数字的个数。每次选择可能毁灭数字个数最少的格子来进行递归。设置三维数组poss（i）（j）（k）来存储可能毁灭数字的信息。poss（i）（j）（0）记录i行j列的格子可能毁灭数字的个数，poss（i）（j）（k）(1算法3：生成数独棋盘的算法我最开头的想法是穷举法，随机生成满足行各不相同的9行，再推断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简洁度明显是过高。第99一步的随机生成的次数是9x9/P9=9608。随机生成一组棋盘耗时就
3、格外大。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。再把确定数量的格子的数字随机删除，计算解的个数。假如解唯一，就得到了棋盘。二、数据结构这三种算法的数据结构不是格外简洁，只是一般的数组。算法一：数组a（i）（j）算法二：数组a（i）（j）和poss（i）（j）（k）算法三：数组a（i）（j）和poss（i）（j）（k） 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的表现，但是我试了
4、试在几道骨灰级难度的题，发觉这种算法可能会用到10秒以上的时间，并且测试数据不同，时间差异格外大。我认为，这种算法的漏洞在于，假如开头的格子可能毁灭的数字格外多，递归树开头的枝会格外多。并且，我们一般做数独题，都会先挑可能毁灭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挨次来试验，明显格外傻。于是，我想出了其次种算法。算法2：这种算法耗时长。格外令人无望的是，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，对于简洁的题目，它比较耗时。在tsinsen系统中测试的时间是91ms。它的缺陷在于，每次递归都必需更新（i，j）格子所在的行、列、九宫格全部的元素。每
5、次要求20个数的poss（i）（j）。回溯同样要更新。并且求poss（i）（j）的函数时间简洁度是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削减。 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、程序结构五、运行结果六、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快速得出答案，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。编程是的确是一个克服困难、不断改进与超越的过程。总有新的数据摆在面前，把原来的算法打击得很惨，激励着我们争辩更加先进的算法。3
