java – 为什么翻译的Sudoku求解器比原来慢？

内容导读

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我将我的Java Sudoku解算器转录为python.一切正常,但解决需要花费2分钟,而相同的拼图在Java中只需要几秒钟.此外,所需的迭代数量完全相同.我错过了什么吗？

import numpy as np
def solve_recursive(puzzle, pos):
        if(pos == 81):
            print puzzle
            return True
        if(puzzle[pos] != 0):
            if (not solve_recursive(puzzle, pos+1)):
                return False
            else:
                return True

        row = np.copy(puzzle[pos//9*9:pos//9*9+9])
        col = np.copy(puzzle[pos%9::9])
        short = (pos%9)//3*3 + pos//27*27
        square = np.concatenate((puzzle[short:short+3],puzzle[short+9:short+12],puzzle[short+18:short+21]))

        for i in range(1,10):
            puzzle[pos] = i
            if(i not in row and i not in col and i not in square and solve_recursive(puzzle, pos+1)):
                return True

        puzzle[pos] = 0
        return False
puzzle = np.array([[0,0,0,0,0,0,0,8,3],
              [0,2,0,1,0,0,0,0,0],
              [0,0,0,0,0,0,0,4,0],
              [0,0,0,6,1,0,2,0,0],
              [8,0,0,0,0,0,9,0,0],
              [0,0,4,0,0,0,0,0,0],
              [0,6,0,3,0,0,5,0,0],
              [1,0,0,0,0,0,0,7,0],
              [0,0,0,0,0,8,0,0,0]])
solve_recursive(puzzle.ravel(), 0)

编辑：

正如@hpaulj所建议的,我重新编写了我的代码以使用numpy 2D数组：

import numpy as np
def solve_recursive(puzzle, pos):
        if pos == (0,9):
            print puzzle
            raise Exception("Solution")
        if(puzzle[pos] != 0):
            if(pos[0] == 8):
                solve_recursive(puzzle, (0,pos[1]+1))
                return
            elif pos[0] < 8:
                solve_recursive(puzzle, (pos[0]+1, pos[1]))
                return

        for i in range(1,10):
            if(i not in puzzle[pos[0]] and i not in puzzle[:,pos[1]] and i not in puzzle[pos[0]//3*3:pos[0]//3*3+3,pos[1]//3*3:pos[1]//3*3+3]):
                puzzle[pos] = i
                if(pos[0] == 8):
                    solve_recursive(puzzle, (0,pos[1]+1))
                elif pos[0] < 8:
                    solve_recursive(puzzle, (pos[0]+1, pos[1]))
        puzzle[pos] = 0
puzzle = np.array([[0,0,0,0,0,0,0,8,3],
          [0,2,0,1,0,0,0,0,0],
          [0,0,0,0,0,0,0,4,0],
          [0,0,0,6,1,0,2,0,0],
          [8,0,0,0,0,0,9,0,0],
          [0,0,4,0,0,0,0,0,0],
          [0,6,0,3,0,0,5,0,0],
          [1,0,0,0,0,0,0,7,0],
          [0,0,0,0,0,8,0,0,0]])
solve_recursive(puzzle, (0,0))

忽略在递归调用的底部抛出异常的事实是相当不优雅的,这比我原来的解决方案快得多.使用像链接的Norvig求解器这样的词典是一个合理的选择吗？

解决方法:

我修改了你的函数来打印pos并保持它被调用的次数的运行计数.我提前阻止它.

在pos == 46处停止会导致1190次呼叫,只有轻微的可见延迟.但是对于47,计数是416621,一分钟或更长时间.

假设它正在进行某种递归搜索,那么这个问题的难度在46到47之间.

是的,Python作为解释语言将比Java运行得慢.可能的解决方案包括弄清楚为什么在递归调用中会出现这种跳跃.或者提高每次通话的速度.

你设置9×9 numpy数组,但然后立即ravel它.然后,函数本身将该板视为81个值的列表.这意味着选择行和列以及子矩阵比阵列仍为2d要复杂得多.实际上,数组只是一个列表.

我可以想象两种加速通话的方法.一种是重新编码以使用列表板.对于小型数组和迭代操作,列表比数组具有更少的开销,因此通常更快.另一种方法是对其进行编码以真正利用数组的二维特性. numpy解决方案只有在让numpy使用编译代码执行大多数操作时才有用.对数组的迭代很慢.

==================

更改函数以使其与平面列表而不是raveled数组一起使用,运行速度更快.对于47的最大位置,它在15秒内运行,而原始值为1m 15s(相同的板和迭代计数).

我正在清理一个2d numpy阵列版本,但没有让它更快.

纯列表版本也是在pypy上运行速度更快的好选择.

与2d数组一起使用的代码的一部分

    r,c = np.unravel_index(pos, (9,9))            
    if(puzzle[r,c] != 0):
        return solve_numpy(puzzle, pos+1)
    row = puzzle[r,:].copy()
    col = puzzle[:,c].copy()
    r1, c1 = 3*(r//3), 3*(c//3)
    square = puzzle[r1:r1+3, c1:c1+3].flatten()
    for i in range(1,10):
        puzzle[r,c] = i
        if(i not in row and i not in col and i not in square):
            if solve_numpy(puzzle, pos+1):
                return True
    puzzle[r,c] = 0

索引更清晰,但速度没有提高.除了更简单的索引之外,它并没有充分利用整个数组操作.

列表版本看起来与原版不同,但速度要快得多：

    row = puzzle[pos//9*9:pos//9*9+9]
    col = puzzle[pos%9::9]
    short = (pos%9)//3*3 + pos//27*27
    square = puzzle[short:short+3] + \
             puzzle[short+9:short+12] + \
             puzzle[short+18:short+21]

http://norvig.com/sudoku.html讨论数独的解决方法,使用pythoN – 由AI专家提供.

使用此Norvig求解器,您的网格解决方案需要0.01秒.信息主要存储在词典中.你的案例很简单,可以通过他的2个基本任务策略来解决.没有搜索解决方案非常快.

内容总结

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