Github项目地址
https://github.com/JackManTvO/sudoku
PSP表格
PSP2.1 |
Personal Software Process Stages |
预估耗时(分钟) |
实际耗时(分钟) |
Planning |
计划 |
20 |
12 |
Estimate |
估计这个任务需要多少时间 |
20 |
12 |
Development |
开发 |
520 |
|
Analysis |
需求分析(包括学习新技术) |
120 |
170 |
Design Spec |
生成设计文档 |
30 |
55 |
Design Review |
设计复审(和同时审核设计文档) |
20 |
15 |
Coding Standard |
代码规范(为目前的开发制定合适的规范) |
20 |
10 |
Design |
具体设计 |
60 |
80 |
Coding |
具体编码 |
180 |
280 |
Code Review |
代码复审 |
30 |
40 |
Test |
测试(自我测试,修改代码,提交修改) |
60 |
120 |
Reporting |
报告 |
100 |
|
Test Report |
测试报告 |
60 |
|
Size Measurement |
计算工作量 |
10 |
|
Postmortem & Process Improvement Plan |
事后总结,并提出过程改进计划 |
30 |
|
|
合计 |
640 |
|
解题思路
生成数独终局
数独的要求是在9×9的格子内,每一行和每一列和每一宫内都包含不重复的九个元素,但数独终局的个数共有6,670,903,752,021,072,936,960(6.67×10²¹)种组合,尽管终局要求左上角第一个数字为固定值,其终局的种数也是巨大的。而程序设计对终局数量的需求仅在1,000,000个以内,因此,没有必要穷举找到前1,000,000种终局,而没有合适的生成策略随机生成则可能造成终局的重复。因此需制定合适的生成终局策略,而我的生成终局策略为对固定的终局模板进行数字交换以及行交换。这种策略共可以生成8!(除首数字外8个数字两两交换)×2(23行交换)×6(4~6行两两交换)×6(7~9行两两交换)=2,903,040种终局,大于要求的终局数。根据要求生成的终局个数对变换方式进行深度优先搜索,第一层为数字交换,第二层为23行交换,第三层为4~6行交换,第四层为7~9行交换,以快速地遍历第四层的叶子,以生成多个不重复的终局。
具体步骤如下:
- 生成一固定的有效终局作为模板。
- 对模板进行数字交换。
- 对进行数字交换后的终局进行行交换(2~3行交换、4~6行交换、7~9行交换)保证宫内不重复。
- 若生成终局数满足程序要求个数即返回,若不满足,重复进行步骤2、步骤3。
求解数独谜题
对于给定的数独谜题,按要求补充数独的空缺,以完成数独。因为填入的数需要满足数独的要求,所以每个固定位置的数值是有限制的,在剩余的可行值中选择一个填入空白,接着填入下一个空白。若发现无可行解,则父节点选择错误,采用回溯法,返回上一节点,填入另一可行解。直到生成树的层数等于空缺数,则生成一可行的数独终局,求解数独谜题成功。
具体步骤如下:
- 扫描题目,将空白值坐标取出存入数组A。
- 在数组A中选择下一个坐标。
- 查询其所在行、列、宫的数值,填入可行解数组,在可行解数组中选取下一可行解填入。
- 若填入成功,则返回步骤2,若无可行解,则在数组A中返回上一坐标,返回步骤3填入另一可行解。若A中无剩余,则返回,求解数独成功。
设计实现过程
类
我设计了三个类,分别为向量类、点类和数独类(改进前)
Seed类(改进前)
变量名称 |
类型 |
说明 |
val |
int[9] |
生成向量值 |
接口名称 |
参数类型 |
返回类型 |
功能 |
Seed |
null |
null |
根据宏定义的首数字生成生成向量 |
swapi |
int(脚标1),int(脚标2) |
null |
根据脚标交换向量中两数的位置 |
getVal |
int(脚标) |
int(结果) |
根据脚标查询向量中数值 |
Point类(改进前)
变量名称 |
类型 |
说明 |
x |
int |
横坐标 |
y |
int |
纵坐标 |
pos |
int[10] |
点的可行解标识 |
接口名称 |
参数类型 |
返回类型 |
功能 |
Point |
null |
null |
初始化类 |
Point |
Point*(实例) |
null |
初始化类使其值与实例相同 |
Sudoku类(改进前)
变量名称 |
类型 |
功能 |
seed |
Seed |
生成向量 |
val |
int[9][9] |
数独 |
zero |
Point[60] |
空缺点集合 |
接口名称 |
参数类型 |
返回类型 |
功能 |
permuate |
int(层数) |
null |
根据层数dfs全排列 |
mod |
null |
null |
根据生成向量生成模板 |
generate |
null |
null |
全排列交换行生成终局 |
cpy |
const Sudoku*(模板) |
null |
根据模板复制数独 |
swapRow |
int(行数1),int(行数2) |
null |
交换两行数值 |
write |
FILE*(文件) |
null |
将数独写入文件 |
set |
char*(字符串),int(行数) |
null |
将文件读出,按行给数独赋值 |
dfs |
null |
int(记号) |
深度优先搜索,成功返回1,失败返回0 |
类图(改进后)
关键函数
元素交换函数
行交换函数
解数独函数
单元测试设计
使用了代码走读,并对三个关键函数使用路径测试法进行了单元测试:
元素交换函数
路径 |
输入数据 |
输出数据 |
path1 |
level=7 |
多个模板和终局 |
path2 |
level=10 |
无预期输出 |
path3 |
level=6,nsudoku=0 |
无预期输出 |
path4 |
level=6,nsudoku=1 |
1个终局 |
行交换函数
路径 |
输入数据 |
输出数据 |
path1 |
nsudoku=72 |
72个模板和终局 |
解数独函数
路径 |
输入数据 |
输出数据 |
path1 |
空点集 |
无预期输出 |
path2 |
包含3个点的点集 |
3个点值确定 |
改进
终局生成
设置参数需要的棋盘数量为1,000,000,对该改进前代码进行了10次性能分析,平均时间为138.251秒,最接近平均时间的一次为138.708秒。
由性能分析可见,消耗最大的函数是Sudoku类的写文件函数中的fputc函数,为了方便添加空格,我采用的是fputc函数逐个添加字符,且运行write函数后就关闭文件。这样在1,000,000个终局生成中,会发生反复调用fputc函数和打开、关闭文件函数。因此我改动为在开始生成终局时打开文件,在写入完成后关闭文件,将字符连接为字符串后,将一整个数独终局以字符串写入文件。且Point类的封装性不强,我加强了Point类的封装性(见类图)。改进前在行交换时,回溯时需要置为交换前,浪费大量时间,我在行变换前,将数独终局作为新变量保存以作为模板,方便进行二次行交换。
改进后10次性能分析的平均时间为5.137秒,最接近平均时间的一次为5.368秒。
由性能分析可见,改进后代码平均时间减少为改进前的3.716%,大大缩短了生成时间。
数独求解
为了方便进行数独求解,我添加了Pset类已保存空白点(见类图),且封装性良好。为了优化性能,我采用了随机的策略选取下一空白点的解,并记录空白点处理的顺序以方便回溯。这个算法的时间复杂度明显优于全图遍历。且为了减少数据的冗余,在读入数独时完成空白点集的添加。
代码说明
元素交换函数
void Sudoku::permutate (int level) {
if (level == side - 2) { //全排列结束
mod (); //生成模板
generate (); //行交换
return;
}
for (int i = level; i < side; i++) {
if (i != level)
seed.swapi (level, i); //交换元素
permutate (level + 1); //递归
if (nsudoku == 0)
return;
if (i != level)
seed.swapi (level, i);
}
return;
}
行交换函数
void Sudoku::generate () { //生成终局
/*行变换*/
Sudoku ans;
for (int i = 0; i < 2 && nsudoku>0; i++) //第一阶段
for (int j = 0; j < 6 && nsudoku>0; j++) //第二阶段
for (int k = 0; k < 6 && nsudoku>0; k++) { //第三阶段
ans.cpy(this);
switch (i) {
case 0:
break;
case 1:
ans.swapRow (1, 2); break;
}
switch (j) {
case 0:
break;
case 1:
ans.swapRow (4, 5); break;
case 2:
ans.swapRow (3, 4); break;
case 3:
ans.swapRow (3, 5); ans.swapRow (3, 4); break;
case 4:
ans.swapRow (3, 4); ans.swapRow (3, 5); break;
case 5:
ans.swapRow (3, 5); break;
}
switch (k) {
case 0:
break;
case 1:
ans.swapRow (7, 8); break;
case 2:
ans.swapRow (6, 7); break;
case 3:
ans.swapRow (6, 8); ans.swapRow (6, 7); break;
case 4:
ans.swapRow (6, 7); ans.swapRow (6, 8); break;
case 5:
ans.swapRow (6, 8); break;
}
ans.write (fpw);
nsudoku--; //生成数+1
if (nsudoku == 0) {
if (fpw != NULL)
fclose (fpw);
return;
}
if (fpw != NULL)
fprintf (fpw, "\n\n");
}
return;
}
解数独函数
int Sudoku::dfs () {
int iz = pset.geti();
Point p (this->pset.getVal(iz));
/*初始化占有标识数组*/
for (int i = 0; i < 9; i++) {
if (val[p.getx ()][i] != 0 && p.getpos (val[p.getx ()][i]) == 0)
p.setpos (val[p.getx ()][i], 1);
if (val[i][p.gety ()] != 0 && p.getpos (val[p.getx ()][i]) == 0)
p.setpos (val[i][p.gety ()], 1);
}
for (int i = (p.getx () / 3) * 3; i < (p.getx () / 3) * 3 + 3; i++)
for (int j = (p.gety () / 3) * 3; j < (p.gety () / 3) * 3 + 3; j++)
if (val[i][j] != 0 && p.getpos (val[p.getx ()][i]) == 0)
p.setpos (val[i][j], 1);
/*寻找可行解*/
int found = 0;
for (int i = 1; i < 10; i++)
if (p.getpos(i) == 0) { //找到一可行解
found = 1;
val[p.getx ()][p.gety ()] = i;
p.setpos (i, 1);
pset.del (iz);
if (pset.isEmpty()) {
write (fpw);
return 1;
}
if (dfs ()) //找下一个空位的可行解
return 1;
p.setpos (i, 0);
}
return 0;
}
附加题