Как найти список возможных слов из буквенной матрицы [Boggle Solver] - PullRequest
373 голосов
/ 14 апреля 2009

В последнее время я играю в игру на своем iPhone под названием Scramble. Некоторые из вас могут знать эту игру как Boggle. По сути, когда игра начинается, вы получаете матрицу букв примерно так:

F X I E
A M L O
E W B X
A S T U

Цель игры - найти как можно больше слов, которые можно составить, объединяя буквы. Вы можете начать с любой буквы, и все буквы, которые ее окружают, являются честной игрой, а затем, как только вы перейдете к следующей букве, все буквы, которые окружают эту букву, являются честной игрой, , за исключением любых ранее использованных букв . Так, например, в приведенной выше таблице я мог бы найти слова LOB, TUX, SEA, FAME и т. Д. Слова должны содержать не менее 3 символов и не более NxN символов, что было бы 16 в этой игре, но может варьироваться в некоторых реализациях. Хотя эта игра веселая и затягивающая, я, видимо, не очень хорош в этом, и я хотел немного обмануть, создав программу, которая дала бы мне наилучшие возможные слова (чем длиннее слово, тем больше очков вы получите).

Sample Boggle
(источник: boggled.org )

Я, к сожалению, не очень хорош с алгоритмами или их эффективностью и так далее. Моя первая попытка использует словарь , такой как этот (~ 2.3MB), и выполняет линейный поиск, пытаясь сопоставить комбинации со словарными статьями. Для поиска возможных слов требуется очень много времени, и, поскольку вы получаете только 2 минуты за раунд, этого просто недостаточно.

Мне интересно посмотреть, могут ли какие-либо Stackoverflowers предложить более эффективные решения. Я в основном ищу решения, использующие Big 3 Ps: Python, PHP и Perl, хотя что-нибудь с Java или C ++ тоже здорово, так как скорость важна.

ТЕКУЩИЕ РЕШЕНИЯ :

  • Адам Розенфилд, Питон, ~ 20 с
  • Джон Фухи, Python, ~ 3 с
  • Кент Фредрик, Perl, ~ 1с
  • Дариус Бэкон, Питон, ~ 1с
  • rvarcher, VB.NET (прямая ссылка) , ~ 1 с
  • Паоло Бергантино, PHP (прямая ссылка) , ~ 5 с (~ 2 с локально)

Ответы [ 35 ]

141 голосов
/ 15 апреля 2009

Мой ответ работает здесь, как и другие, но я опубликую его, потому что он выглядит немного быстрее, чем другие решения Python, от настройки словаря быстрее. (Я проверил это по решению Джона Фухи.) После настройки время для решения уменьшается из-за шума.

grid = "fxie amlo ewbx astu".split()
nrows, ncols = len(grid), len(grid[0])

# A dictionary word that could be a solution must use only the grid's
# letters and have length >= 3. (With a case-insensitive match.)
import re
alphabet = ''.join(set(''.join(grid)))
bogglable = re.compile('[' + alphabet + ']{3,}$', re.I).match

words = set(word.rstrip('\n') for word in open('words') if bogglable(word))
prefixes = set(word[:i] for word in words
               for i in range(2, len(word)+1))

def solve():
    for y, row in enumerate(grid):
        for x, letter in enumerate(row):
            for result in extending(letter, ((x, y),)):
                yield result

def extending(prefix, path):
    if prefix in words:
        yield (prefix, path)
    for (nx, ny) in neighbors(path[-1]):
        if (nx, ny) not in path:
            prefix1 = prefix + grid[ny][nx]
            if prefix1 in prefixes:
                for result in extending(prefix1, path + ((nx, ny),)):
                    yield result

def neighbors((x, y)):
    for nx in range(max(0, x-1), min(x+2, ncols)):
        for ny in range(max(0, y-1), min(y+2, nrows)):
            yield (nx, ny)

Пример использования:

# Print a maximal-length word and its path:
print max(solve(), key=lambda (word, path): len(word))

Редактировать: Отфильтровать слова длиной менее 3 букв.

Редактировать 2: Мне было любопытно, почему Perl-решение Кента Фредрика было быстрее; оказывается, что вместо набора символов используется сопоставление с регулярным выражением. То же самое в Python примерно вдвое увеличивает скорость.

116 голосов
/ 14 апреля 2009

Самое быстрое решение, которое вы получите, вероятно, будет включать сохранение вашего словаря в trie . Затем создайте очередь триплетов ( x , y , s ), где каждому элементу в очереди соответствует префикс s . слова, которое может быть записано в сетке и оканчивающегося на месте ( x , y ). Инициализируйте очередь с N x N элементами (где N - размер вашей сетки), по одному элементу для каждого квадрата в сетке. Затем алгоритм работает следующим образом:

While the queue is not empty:
  Dequeue a triple (x, y, s)
  For each square (x', y') with letter c adjacent to (x, y):
    If s+c is a word, output s+c
    If s+c is a prefix of a word, insert (x', y', s+c) into the queue

Если вы храните свой словарь в дереве, проверка, является ли s + c словом или префиксом слова, может выполняться в постоянное время (при условии, что вы также сохраняете некоторые слова). дополнительные метаданные в каждом элементе очереди, такие как указатель на текущий узел в дереве), поэтому время выполнения этого алгоритма равно O (число слов, которые можно записать).

[Edit] Вот реализация на Python, которую я только что написал:

#!/usr/bin/python

class TrieNode:
    def __init__(self, parent, value):
        self.parent = parent
        self.children = [None] * 26
        self.isWord = False
        if parent is not None:
            parent.children[ord(value) - 97] = self

def MakeTrie(dictfile):
    dict = open(dictfile)
    root = TrieNode(None, '')
    for word in dict:
        curNode = root
        for letter in word.lower():
            if 97 <= ord(letter) < 123:
                nextNode = curNode.children[ord(letter) - 97]
                if nextNode is None:
                    nextNode = TrieNode(curNode, letter)
                curNode = nextNode
        curNode.isWord = True
    return root

def BoggleWords(grid, dict):
    rows = len(grid)
    cols = len(grid[0])
    queue = []
    words = []
    for y in range(cols):
        for x in range(rows):
            c = grid[y][x]
            node = dict.children[ord(c) - 97]
            if node is not None:
                queue.append((x, y, c, node))
    while queue:
        x, y, s, node = queue[0]
        del queue[0]
        for dx, dy in ((1, 0), (1, -1), (0, -1), (-1, -1), (-1, 0), (-1, 1), (0, 1), (1, 1)):
            x2, y2 = x + dx, y + dy
            if 0 <= x2 < cols and 0 <= y2 < rows:
                s2 = s + grid[y2][x2]
                node2 = node.children[ord(grid[y2][x2]) - 97]
                if node2 is not None:
                    if node2.isWord:
                        words.append(s2)
                    queue.append((x2, y2, s2, node2))

    return words

Пример использования:

d = MakeTrie('/usr/share/dict/words')
print(BoggleWords(['fxie','amlo','ewbx','astu'], d))

Выход:

['fa', 'xi', 'ie', 'io', 'el', 'am', 'ax', 'ae', 'aw', 'mi', 'ma', 'me ',' lo ',' li ',' oe ',' ox ',' em ',' ea ',' ea ',' es ',' wa ',' we ',' wa ',' bo ', 'bu', 'as', 'aw', 'ae', 'st', 'se', 'sa', 'tu', 'ut', 'fam', 'fae', 'imi', 'eli ',' вяз ',' elb ',' ami ',' ama ',' ame ',' aes ',' awl ',' awa ',' awe ',' awa ',' mix ',' mim ', 'mil', 'mam', 'max', 'mae', 'maw', 'mew', 'mem', 'mes', 'lob', 'lox', 'lei', 'leo', 'lie ',' lim ',' oil ',' olm ',' ewe ',' eme ',' wax ',' waf ',' wae ',' waw ',' wem ',' wea ',' wea ', 'was', 'waw', 'wae', 'bob', 'blo', 'bub', 'но', 'ast', 'ase', 'asa', 'awl', 'awa', 'awe ',' AВА ',' AES ',' SWA ',' SWA ',' шить ',' море ',' море ',' Saw ',' Tux ',' Tub ',' Tut ',' Twa ', 'twa', 'tst', 'utu', 'fama', 'fame', 'ixil', 'imam', 'amli', 'amil', 'ambo', 'axil', 'axle', 'mimi ',' mima ',' mime ',' milo ',' mile ',' mewl ',' mese ',' mesa ',' lolo ',' lobo ',' lima ',' lime ',' limb ', «lile», «oime», «oleo», «olio», «oboe», «obol», «emim», «emil», «east», «easy», «wame», «wawa», «wawa» ',' weam ',' west ',' wese ',' wast ', 'Wase', 'Wawa', 'Wawa', 'Boil', 'Bolo', 'Bole', 'Bobo', 'Blob', 'Bleo', 'Bubo', 'Asem', 'Stub', 'Stut ',' плавал ',' semi ',' seme ',' seam ',' seax ',' sasa ',' sawt ',' tutu ',' tuts ',' twae ',' twas ',' twae ', 'ilima', 'amble', 'axile', 'awest', 'mamie', 'mambo', 'maxim', 'mease', 'mesem', 'limax', 'limes', 'limbo', 'limbu ',' obole ',' emesa ',' embox ',' awest ',' swami ',' famble ',' mimble ',' maxima ',' embolo ',' embole ',' wamble ',' semese ', 'semble', 'sawbwa', 'sawbwa']

Примечания. Эта программа не выводит однобуквенные слова и не фильтрует их по длине. Это легко добавить, но не имеет отношения к проблеме. Он также выводит некоторые слова несколько раз, если они могут быть написаны несколькими способами. Если данное слово может быть написано по-разному (наихудший случай: каждая буква в сетке одинакова (например, «A»), а слово типа «aaaaaaaaaa» есть в вашем словаре), тогда время выполнения станет ужасно экспоненциальным , Фильтрация дубликатов и сортировка тривиальны после завершения работы алгоритма.

39 голосов
/ 14 апреля 2009

Для ускорения словаря существует одно общее преобразование / процесс, который вы можете сделать, чтобы значительно сократить словарные сравнения заранее.

Учитывая, что приведенная выше сетка содержит только 16 символов, некоторые из которых дублируются, вы можете значительно сократить общее количество ключей в своем словаре, просто отфильтровывая записи, содержащие недостижимые символы.

Я думал, что это была очевидная оптимизация, но, видя, что никто этого не делал, я упоминаю об этом.

Это уменьшило меня от словаря из 200 000 ключей до всего 2000 ключей просто во время прохода ввода. Это, по крайней мере, уменьшает накладные расходы памяти, и это обязательно приведет к увеличению скорости где-то, поскольку память не бесконечно быстра.

Реализация Perl

Моя реализация немного перегружена, потому что я придавал большое значение способности знать точный путь каждой извлеченной строки, а не только ее достоверность.

У меня также есть несколько приспособлений, которые теоретически позволили бы функционировать сетке с отверстиями в ней и сеткам с линиями разного размера (при условии, что вы правильно вводите данные и они каким-то образом выстраиваются в линию).

Ранний фильтр на сегодняшний день является наиболее значительным узким местом в моем приложении, как и предполагалось ранее, комментируя, что эта строка увеличивает его с 1,5 до 7,5 с.

После выполнения кажется, что все отдельные цифры состоят из собственных допустимых слов, но я вполне уверен, что из-за того, как работает файл словаря.

Это немного раздуто, но, по крайней мере, я снова использую Tree :: Trie из cpan

Некоторые из них были частично вдохновлены существующими реализациями, некоторые из них я уже имел в виду.

Конструктивная критика и способы ее улучшения можно приветствовать (/ me отмечает, что он никогда не искал CPAN для решения проблемы) , но с этим было веселее работать)

обновлено по новым критериям

#!/usr/bin/perl 

use strict;
use warnings;

{

  # this package manages a given path through the grid.
  # Its an array of matrix-nodes in-order with
  # Convenience functions for pretty-printing the paths
  # and for extending paths as new paths.

  # Usage:
  # my $p = Prefix->new(path=>[ $startnode ]);
  # my $c = $p->child( $extensionNode );
  # print $c->current_word ;

  package Prefix;
  use Moose;

  has path => (
      isa     => 'ArrayRef[MatrixNode]',
      is      => 'rw',
      default => sub { [] },
  );
  has current_word => (
      isa        => 'Str',
      is         => 'rw',
      lazy_build => 1,
  );

  # Create a clone of this object
  # with a longer path

  # $o->child( $successive-node-on-graph );

  sub child {
      my $self    = shift;
      my $newNode = shift;
      my $f       = Prefix->new();

      # Have to do this manually or other recorded paths get modified
      push @{ $f->{path} }, @{ $self->{path} }, $newNode;
      return $f;
  }

  # Traverses $o->path left-to-right to get the string it represents.

  sub _build_current_word {
      my $self = shift;
      return join q{}, map { $_->{value} } @{ $self->{path} };
  }

  # Returns  the rightmost node on this path

  sub tail {
      my $self = shift;
      return $self->{path}->[-1];
  }

  # pretty-format $o->path

  sub pp_path {
      my $self = shift;
      my @path =
        map { '[' . $_->{x_position} . ',' . $_->{y_position} . ']' }
        @{ $self->{path} };
      return "[" . join( ",", @path ) . "]";
  }

  # pretty-format $o
  sub pp {
      my $self = shift;
      return $self->current_word . ' => ' . $self->pp_path;
  }

  __PACKAGE__->meta->make_immutable;
}

{

  # Basic package for tracking node data
  # without having to look on the grid.
  # I could have just used an array or a hash, but that got ugly.

# Once the matrix is up and running it doesn't really care so much about rows/columns,
# Its just a sea of points and each point has adjacent points.
# Relative positioning is only really useful to map it back to userspace

  package MatrixNode;
  use Moose;

  has x_position => ( isa => 'Int', is => 'rw', required => 1 );
  has y_position => ( isa => 'Int', is => 'rw', required => 1 );
  has value      => ( isa => 'Str', is => 'rw', required => 1 );
  has siblings   => (
      isa     => 'ArrayRef[MatrixNode]',
      is      => 'rw',
      default => sub { [] }
  );

# Its not implicitly uni-directional joins. It would be more effient in therory
# to make the link go both ways at the same time, but thats too hard to program around.
# and besides, this isn't slow enough to bother caring about.

  sub add_sibling {
      my $self    = shift;
      my $sibling = shift;
      push @{ $self->siblings }, $sibling;
  }

  # Convenience method to derive a path starting at this node

  sub to_path {
      my $self = shift;
      return Prefix->new( path => [$self] );
  }
  __PACKAGE__->meta->make_immutable;

}

{

  package Matrix;
  use Moose;

  has rows => (
      isa     => 'ArrayRef',
      is      => 'rw',
      default => sub { [] },
  );

  has regex => (
      isa        => 'Regexp',
      is         => 'rw',
      lazy_build => 1,
  );

  has cells => (
      isa        => 'ArrayRef',
      is         => 'rw',
      lazy_build => 1,
  );

  sub add_row {
      my $self = shift;
      push @{ $self->rows }, [@_];
  }

  # Most of these functions from here down are just builder functions,
  # or utilities to help build things.
  # Some just broken out to make it easier for me to process.
  # All thats really useful is add_row
  # The rest will generally be computed, stored, and ready to go
  # from ->cells by the time either ->cells or ->regex are called.

  # traverse all cells and make a regex that covers them.
  sub _build_regex {
      my $self  = shift;
      my $chars = q{};
      for my $cell ( @{ $self->cells } ) {
          $chars .= $cell->value();
      }
      $chars = "[^$chars]";
      return qr/$chars/i;
  }

  # convert a plain cell ( ie: [x][y] = 0 )
  # to an intelligent cell ie: [x][y] = object( x, y )
  # we only really keep them in this format temporarily
  # so we can go through and tie in neighbouring information.
  # after the neigbouring is done, the grid should be considered inoperative.

  sub _convert {
      my $self = shift;
      my $x    = shift;
      my $y    = shift;
      my $v    = $self->_read( $x, $y );
      my $n    = MatrixNode->new(
          x_position => $x,
          y_position => $y,
          value      => $v,
      );
      $self->_write( $x, $y, $n );
      return $n;
  }

# go through the rows/collums presently available and freeze them into objects.

  sub _build_cells {
      my $self = shift;
      my @out  = ();
      my @rows = @{ $self->{rows} };
      for my $x ( 0 .. $#rows ) {
          next unless defined $self->{rows}->[$x];
          my @col = @{ $self->{rows}->[$x] };
          for my $y ( 0 .. $#col ) {
              next unless defined $self->{rows}->[$x]->[$y];
              push @out, $self->_convert( $x, $y );
          }
      }
      for my $c (@out) {
          for my $n ( $self->_neighbours( $c->x_position, $c->y_position ) ) {
              $c->add_sibling( $self->{rows}->[ $n->[0] ]->[ $n->[1] ] );
          }
      }
      return \@out;
  }

  # given x,y , return array of points that refer to valid neighbours.
  sub _neighbours {
      my $self = shift;
      my $x    = shift;
      my $y    = shift;
      my @out  = ();
      for my $sx ( -1, 0, 1 ) {
          next if $sx + $x < 0;
          next if not defined $self->{rows}->[ $sx + $x ];
          for my $sy ( -1, 0, 1 ) {
              next if $sx == 0 && $sy == 0;
              next if $sy + $y < 0;
              next if not defined $self->{rows}->[ $sx + $x ]->[ $sy + $y ];
              push @out, [ $sx + $x, $sy + $y ];
          }
      }
      return @out;
  }

  sub _has_row {
      my $self = shift;
      my $x    = shift;
      return defined $self->{rows}->[$x];
  }

  sub _has_cell {
      my $self = shift;
      my $x    = shift;
      my $y    = shift;
      return defined $self->{rows}->[$x]->[$y];
  }

  sub _read {
      my $self = shift;
      my $x    = shift;
      my $y    = shift;
      return $self->{rows}->[$x]->[$y];
  }

  sub _write {
      my $self = shift;
      my $x    = shift;
      my $y    = shift;
      my $v    = shift;
      $self->{rows}->[$x]->[$y] = $v;
      return $v;
  }

  __PACKAGE__->meta->make_immutable;
}

use Tree::Trie;

sub readDict {
  my $fn = shift;
  my $re = shift;
  my $d  = Tree::Trie->new();

  # Dictionary Loading
  open my $fh, '<', $fn;
  while ( my $line = <$fh> ) {
      chomp($line);

 # Commenting the next line makes it go from 1.5 seconds to 7.5 seconds. EPIC.
      next if $line =~ $re;    # Early Filter
      $d->add( uc($line) );
  }
  return $d;
}

sub traverseGraph {
  my $d     = shift;
  my $m     = shift;
  my $min   = shift;
  my $max   = shift;
  my @words = ();

  # Inject all grid nodes into the processing queue.

  my @queue =
    grep { $d->lookup( $_->current_word ) }
    map  { $_->to_path } @{ $m->cells };

  while (@queue) {
      my $item = shift @queue;

      # put the dictionary into "exact match" mode.

      $d->deepsearch('exact');

      my $cword = $item->current_word;
      my $l     = length($cword);

      if ( $l >= $min && $d->lookup($cword) ) {
          push @words,
            $item;    # push current path into "words" if it exactly matches.
      }
      next if $l > $max;

      # put the dictionary into "is-a-prefix" mode.
      $d->deepsearch('boolean');

    siblingloop: foreach my $sibling ( @{ $item->tail->siblings } ) {
          foreach my $visited ( @{ $item->{path} } ) {
              next siblingloop if $sibling == $visited;
          }

          # given path y , iterate for all its end points
          my $subpath = $item->child($sibling);

          # create a new path for each end-point
          if ( $d->lookup( $subpath->current_word ) ) {

             # if the new path is a prefix, add it to the bottom of the queue.
              push @queue, $subpath;
          }
      }
  }
  return \@words;
}

sub setup_predetermined { 
  my $m = shift; 
  my $gameNo = shift;
  if( $gameNo == 0 ){
      $m->add_row(qw( F X I E ));
      $m->add_row(qw( A M L O ));
      $m->add_row(qw( E W B X ));
      $m->add_row(qw( A S T U ));
      return $m;
  }
  if( $gameNo == 1 ){
      $m->add_row(qw( D G H I ));
      $m->add_row(qw( K L P S ));
      $m->add_row(qw( Y E U T ));
      $m->add_row(qw( E O R N ));
      return $m;
  }
}
sub setup_random { 
  my $m = shift; 
  my $seed = shift;
  srand $seed;
  my @letters = 'A' .. 'Z' ; 
  for( 1 .. 4 ){ 
      my @r = ();
      for( 1 .. 4 ){
          push @r , $letters[int(rand(25))];
      }
      $m->add_row( @r );
  }
}

# Here is where the real work starts.

my $m = Matrix->new();
setup_predetermined( $m, 0 );
#setup_random( $m, 5 );

my $d = readDict( 'dict.txt', $m->regex );
my $c = scalar @{ $m->cells };    # get the max, as per spec

print join ",\n", map { $_->pp } @{
  traverseGraph( $d, $m, 3, $c ) ;
};

Арка / информация о выполнении для сравнения:

model name      : Intel(R) Core(TM)2 Duo CPU     T9300  @ 2.50GHz
cache size      : 6144 KB
Memory usage summary: heap total: 77057577, heap peak: 11446200, stack peak: 26448
       total calls   total memory   failed calls
 malloc|     947212       68763684              0
realloc|      11191        1045641              0  (nomove:9063, dec:4731, free:0)
 calloc|     121001        7248252              0
   free|     973159       65854762

Histogram for block sizes:
  0-15         392633  36% ==================================================
 16-31          43530   4% =====
 32-47          50048   4% ======
 48-63          70701   6% =========
 64-79          18831   1% ==
 80-95          19271   1% ==
 96-111        238398  22% ==============================
112-127          3007  <1% 
128-143        236727  21% ==============================

Больше бормотаний в этой оптимизации Regex

Оптимизация регулярного выражения, которую я использую, бесполезна для словарей с несколькими решениями, а для нескольких решений вам нужен полный, а не предварительно урезанный словарь.

Однако, тем не менее, для одноразовых решений это действительно быстро. (Регулярные выражения Perl в C! :))

Вот некоторые изменения кода:

sub readDict_nofilter {
  my $fn = shift;
  my $re = shift;
  my $d  = Tree::Trie->new();

  # Dictionary Loading
  open my $fh, '<', $fn;
  while ( my $line = <$fh> ) {
      chomp($line);
      $d->add( uc($line) );
  }
  return $d;
}

sub benchmark_io { 
  use Benchmark qw( cmpthese :hireswallclock );
   # generate a random 16 character string 
   # to simulate there being an input grid. 
  my $regexen = sub { 
      my @letters = 'A' .. 'Z' ; 
      my @lo = ();
      for( 1..16 ){ 
          push @lo , $_ ; 
      }
      my $c  = join '', @lo;
      $c = "[^$c]";
      return qr/$c/i;
  };
  cmpthese( 200 , { 
      filtered => sub { 
          readDict('dict.txt', $regexen->() );
      }, 
      unfiltered => sub {
          readDict_nofilter('dict.txt');
      }
  });
}
           s/iter unfiltered   filtered
unfiltered   8.16         --       -94%
filtered    0.464      1658%         --

пс: 8,16 * 200 = 27 минут.

33 голосов
/ 14 апреля 2009

Вы можете разбить задачу на две части:

  1. Какой-то алгоритм поиска, который будет перечислять возможные строки в сетке.
  2. Способ проверки, является ли строка допустимым словом.

В идеале, (2) также должен включать способ проверки, является ли строка префиксом допустимого слова - это позволит вам сократить поиск и сэкономить целую кучу времени.

Три Адама Розенфилда является решением (2). Это элегантно и, вероятно, то, что предпочитает ваш специалист по алгоритмам, но с современными языками и современными компьютерами мы можем быть немного ленивее. Кроме того, как предполагает Кент, мы можем уменьшить размер нашего словаря, отбрасывая слова, буквы которых отсутствуют в сетке. Вот немного питона:

def make_lookups(grid, fn='dict.txt'):
    # Make set of valid characters.
    chars = set()
    for word in grid:
        chars.update(word)

    words = set(x.strip() for x in open(fn) if set(x.strip()) <= chars)
    prefixes = set()
    for w in words:
        for i in range(len(w)+1):
            prefixes.add(w[:i])

    return words, prefixes

Wow; постоянное тестирование префиксов. Загрузка словаря, на который вы ссылаетесь, занимает пару секунд, но только пару :-) (обратите внимание, что words <= prefixes)

Теперь, что касается части (1), я склонен думать в терминах графиков. Поэтому я создам словарь, который выглядит примерно так:

graph = { (x, y):set([(x0,y0), (x1,y1), (x2,y2)]), }

т.е. graph[(x, y)] - это набор координат, которые вы можете получить из позиции (x, y). Я также добавлю фиктивный узел None, который будет соединяться со всем.

Построить это немного неуклюже, потому что есть 8 возможных позиций, и вы должны сделать проверку границ. Вот некоторый соответственно неуклюжий код Python:

def make_graph(grid):
    root = None
    graph = { root:set() }
    chardict = { root:'' }

    for i, row in enumerate(grid):
        for j, char in enumerate(row):
            chardict[(i, j)] = char
            node = (i, j)
            children = set()
            graph[node] = children
            graph[root].add(node)
            add_children(node, children, grid)

    return graph, chardict

def add_children(node, children, grid):
    x0, y0 = node
    for i in [-1,0,1]:
        x = x0 + i
        if not (0 <= x < len(grid)):
            continue
        for j in [-1,0,1]:
            y = y0 + j
            if not (0 <= y < len(grid[0])) or (i == j == 0):
                continue

            children.add((x,y))

Этот код также создает словарь, сопоставляющий (x,y) с соответствующим символом. Это позволяет мне превратить список позиций в слово:

def to_word(chardict, pos_list):
    return ''.join(chardict[x] for x in pos_list)

Наконец, мы выполняем поиск в глубину. Основная процедура:

  1. Поиск прибывает в определенный узел.
  2. Проверьте, может ли путь до сих пор быть частью слова. Если нет, не изучайте эту ветку.
  3. Проверьте, является ли путь до сих пор словом. Если это так, добавьте в список результатов.
  4. Исследуйте всех детей, не являющихся частью пути.

Python:

def find_words(graph, chardict, position, prefix, results, words, prefixes):
    """ Arguments:
      graph :: mapping (x,y) to set of reachable positions
      chardict :: mapping (x,y) to character
      position :: current position (x,y) -- equals prefix[-1]
      prefix :: list of positions in current string
      results :: set of words found
      words :: set of valid words in the dictionary
      prefixes :: set of valid words or prefixes thereof
    """
    word = to_word(chardict, prefix)

    if word not in prefixes:
        return

    if word in words:
        results.add(word)

    for child in graph[position]:
        if child not in prefix:
            find_words(graph, chardict, child, prefix+[child], results, words, prefixes)

Запустите код как:

grid = ['fxie', 'amlo', 'ewbx', 'astu']
g, c = make_graph(grid)
w, p = make_lookups(grid)
res = set()
find_words(g, c, None, [], res, w, p)

и осмотрите res, чтобы увидеть ответы. Вот список слов, найденных для вашего примера, отсортированных по размеру:

 ['a', 'b', 'e', 'f', 'i', 'l', 'm', 'o', 's', 't',
 'u', 'w', 'x', 'ae', 'am', 'as', 'aw', 'ax', 'bo',
 'bu', 'ea', 'el', 'em', 'es', 'fa', 'ie', 'io', 'li',
 'lo', 'ma', 'me', 'mi', 'oe', 'ox', 'sa', 'se', 'st',
 'tu', 'ut', 'wa', 'we', 'xi', 'aes', 'ame', 'ami',
 'ase', 'ast', 'awa', 'awe', 'awl', 'blo', 'but', 'elb',
 'elm', 'fae', 'fam', 'lei', 'lie', 'lim', 'lob', 'lox',
 'mae', 'maw', 'mew', 'mil', 'mix', 'oil', 'olm', 'saw',
 'sea', 'sew', 'swa', 'tub', 'tux', 'twa', 'wae', 'was',
 'wax', 'wem', 'ambo', 'amil', 'amli', 'asem', 'axil',
 'axle', 'bleo', 'boil', 'bole', 'east', 'fame', 'limb',
 'lime', 'mesa', 'mewl', 'mile', 'milo', 'oime', 'sawt',
 'seam', 'seax', 'semi', 'stub', 'swam', 'twae', 'twas',
 'wame', 'wase', 'wast', 'weam', 'west', 'amble', 'awest',
 'axile', 'embox', 'limbo', 'limes', 'swami', 'embole',
 'famble', 'semble', 'wamble']

Код загружает словарь буквально за пару секунд, но на моем компьютере все происходит мгновенно.

23 голосов
/ 01 июля 2009

Моя попытка в Java. Для считывания файла и построения файла требуется около 2 с, а для решения головоломки - около 50 мс. Я использовал словарь, связанный в вопросе (в нем есть несколько слов, которые я не знал, существуют в английском языке, такие как fae, ima)

0 [main] INFO gineer.bogglesolver.util.Util  - Reading the dictionary
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.util.Util  - Finish reading the dictionary
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: FAM
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: FAME
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: FAMBLE
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: FAE
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: IMA
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: ELI
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: ELM
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: ELB
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AXIL
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AXILE
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AXLE
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AMI
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AMIL
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AMLI
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AME
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AMBLE
2234 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AMBO
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AES
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AWL
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AWE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AWEST
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AWA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MIX
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MIL
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MILE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MILO
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MAX
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MAE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MAW
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MEW
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MEWL
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MES
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MESA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MWA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: MWA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LIE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LIM
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LIMA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LIMAX
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LIME
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LIMES
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LIMB
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LIMBO
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LIMBU
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LEI
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LEO
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LOB
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: LOX
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: OIME
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: OIL
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: OLE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: OLM
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: EMIL
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: EMBOLE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: EMBOX
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: EAST
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WAF
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WAX
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WAME
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WAMBLE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WAE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WEA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WEAM
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WEM
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WEA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WES
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WEST
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WAE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WAS
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WASE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: WAST
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: BLEO
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: BLO
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: BOIL
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: BOLE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: BUT
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AES
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AWA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AWL
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AWE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AWEST
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: ASE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: ASEM
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: AST
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SEA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SEAX
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SEAM
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SEMI
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SEMBLE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SEW
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SEA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SWA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SWAM
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SWAMI
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SWA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SAW
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: SAWT
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: STU
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: STUB
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: TWA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: TWAE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: TWA
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: TWAE
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: TWAS
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: TUB
2250 [main] INFO gineer.bogglesolver.Solver  - Found: TUX

Исходный код состоит из 6 классов. Я опубликую их ниже (если это не правильная практика в StackOverflow, пожалуйста, сообщите мне).

gineer.bogglesolver.Main

package gineer.bogglesolver;

import org.apache.log4j.BasicConfigurator;
import org.apache.log4j.Logger;

public class Main
{
    private final static Logger logger = Logger.getLogger(Main.class);

    public static void main(String[] args)
    {
        BasicConfigurator.configure();

        Solver solver = new Solver(4,
                        "FXIE" +
                        "AMLO" +
                        "EWBX" +
                        "ASTU");
        solver.solve();

    }
}

gineer.bogglesolver.Solver

package gineer.bogglesolver;

import gineer.bogglesolver.trie.Trie;
import gineer.bogglesolver.util.Constants;
import gineer.bogglesolver.util.Util;
import org.apache.log4j.Logger;

public class Solver
{
    private char[] puzzle;
    private int maxSize;

    private boolean[] used;
    private StringBuilder stringSoFar;

    private boolean[][] matrix;
    private Trie trie;

    private final static Logger logger = Logger.getLogger(Solver.class);

    public Solver(int size, String puzzle)
    {
        trie = Util.getTrie(size);
        matrix = Util.connectivityMatrix(size);

        maxSize = size * size;
        stringSoFar = new StringBuilder(maxSize);
        used = new boolean[maxSize];

        if (puzzle.length() == maxSize)
        {
            this.puzzle = puzzle.toCharArray();
        }
        else
        {
            logger.error("The puzzle size does not match the size specified: " + puzzle.length());
            this.puzzle = puzzle.substring(0, maxSize).toCharArray();
        }
    }

    public void solve()
    {
        for (int i = 0; i < maxSize; i++)
        {
            traverseAt(i);
        }
    }

    private void traverseAt(int origin)
    {
        stringSoFar.append(puzzle[origin]);
        used[origin] = true;

        //Check if we have a valid word
        if ((stringSoFar.length() >= Constants.MINIMUM_WORD_LENGTH) && (trie.containKey(stringSoFar.toString())))
        {
            logger.info("Found: " + stringSoFar.toString());
        }

        //Find where to go next
        for (int destination = 0; destination < maxSize; destination++)
        {
            if (matrix[origin][destination] && !used[destination] && trie.containPrefix(stringSoFar.toString() + puzzle[destination]))
            {
                traverseAt(destination);
            }
        }

        used[origin] = false;
        stringSoFar.deleteCharAt(stringSoFar.length() - 1);
    }

}

gineer.bogglesolver.trie.Node

package gineer.bogglesolver.trie;

import gineer.bogglesolver.util.Constants;

class Node
{
    Node[] children;
    boolean isKey;

    public Node()
    {
        isKey = false;
        children = new Node[Constants.NUMBER_LETTERS_IN_ALPHABET];
    }

    public Node(boolean key)
    {
        isKey = key;
        children = new Node[Constants.NUMBER_LETTERS_IN_ALPHABET];
    }

    /**
     Method to insert a string to Node and its children

     @param key the string to insert (the string is assumed to be uppercase)
     @return true if the node or one of its children is changed, false otherwise
     */
    public boolean insert(String key)
    {
        //If the key is empty, this node is a key
        if (key.length() == 0)
        {
            if (isKey)
                return false;
            else
            {
                isKey = true;
                return true;
            }
        }
        else
        {//otherwise, insert in one of its child

            int childNodePosition = key.charAt(0) - Constants.LETTER_A;
            if (children[childNodePosition] == null)
            {
                children[childNodePosition] = new Node();
                children[childNodePosition].insert(key.substring(1));
                return true;
            }
            else
            {
                return children[childNodePosition].insert(key.substring(1));
            }
        }
    }

    /**
     Returns whether key is a valid prefix for certain key in this trie.
     For example: if key "hello" is in this trie, tests with all prefixes "hel", "hell", "hello" return true

     @param prefix the prefix to check
     @return true if the prefix is valid, false otherwise
     */
    public boolean containPrefix(String prefix)
    {
        //If the prefix is empty, return true
        if (prefix.length() == 0)
        {
            return true;
        }
        else
        {//otherwise, check in one of its child
            int childNodePosition = prefix.charAt(0) - Constants.LETTER_A;
            return children[childNodePosition] != null && children[childNodePosition].containPrefix(prefix.substring(1));
        }
    }

    /**
     Returns whether key is a valid key in this trie.
     For example: if key "hello" is in this trie, tests with all prefixes "hel", "hell" return false

     @param key the key to check
     @return true if the key is valid, false otherwise
     */
    public boolean containKey(String key)
    {
        //If the prefix is empty, return true
        if (key.length() == 0)
        {
            return isKey;
        }
        else
        {//otherwise, check in one of its child
            int childNodePosition = key.charAt(0) - Constants.LETTER_A;
            return children[childNodePosition] != null && children[childNodePosition].containKey(key.substring(1));
        }
    }

    public boolean isKey()
    {
        return isKey;
    }

    public void setKey(boolean key)
    {
        isKey = key;
    }
}

gineer.bogglesolver.trie.Trie

package gineer.bogglesolver.trie;

public class Trie
{
    Node root;

    public Trie()
    {
        this.root = new Node();
    }

    /**
     Method to insert a string to Node and its children

     @param key the string to insert (the string is assumed to be uppercase)
     @return true if the node or one of its children is changed, false otherwise
     */
    public boolean insert(String key)
    {
        return root.insert(key.toUpperCase());
    }

    /**
     Returns whether key is a valid prefix for certain key in this trie.
     For example: if key "hello" is in this trie, tests with all prefixes "hel", "hell", "hello" return true

     @param prefix the prefix to check
     @return true if the prefix is valid, false otherwise
     */
    public boolean containPrefix(String prefix)
    {
        return root.containPrefix(prefix.toUpperCase());
    }

    /**
     Returns whether key is a valid key in this trie.
     For example: if key "hello" is in this trie, tests with all prefixes "hel", "hell" return false

     @param key the key to check
     @return true if the key is valid, false otherwise
     */
    public boolean containKey(String key)
    {
        return root.containKey(key.toUpperCase());
    }


}

gineer.bogglesolver.util.Constants

package gineer.bogglesolver.util;

public class Constants
{

    public static final int NUMBER_LETTERS_IN_ALPHABET = 26;
    public static final char LETTER_A = 'A';
    public static final int MINIMUM_WORD_LENGTH = 3;
    public static final int DEFAULT_PUZZLE_SIZE = 4;
}

gineer.bogglesolver.util.Util

package gineer.bogglesolver.util;

import gineer.bogglesolver.trie.Trie;
import org.apache.log4j.Logger;

import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.util.Scanner;

public class Util
{
    private final static Logger logger = Logger.getLogger(Util.class);
    private static Trie trie;
    private static int size = Constants.DEFAULT_PUZZLE_SIZE;

    /**
     Returns the trie built from the dictionary.  The size is used to eliminate words that are too long.

     @param size the size of puzzle.  The maximum lenght of words in the returned trie is (size * size)
     @return the trie that can be used for puzzle of that size
     */
    public static Trie getTrie(int size)
    {
        if ((trie != null) && size == Util.size)
            return trie;

        trie = new Trie();
        Util.size = size;

        logger.info("Reading the dictionary");
        final File file = new File("dictionary.txt");
        try
        {
            Scanner scanner = new Scanner(file);
            final int maxSize = size * size;
            while (scanner.hasNext())
            {
                String line = scanner.nextLine().replaceAll("[^\\p{Alpha}]", "");

                if (line.length() <= maxSize)
                    trie.insert(line);
            }
        }
        catch (FileNotFoundException e)
        {
            logger.error("Cannot open file", e);
        }

        logger.info("Finish reading the dictionary");
        return trie;
    }

    static boolean[] connectivityRow(int x, int y, int size)
    {
        boolean[] squares = new boolean[size * size];
        for (int offsetX = -1; offsetX <= 1; offsetX++)
        {
            for (int offsetY = -1; offsetY <= 1; offsetY++)
            {
                final int calX = x + offsetX;
                final int calY = y + offsetY;
                if ((calX >= 0) && (calX < size) && (calY >= 0) && (calY < size))
                    squares[calY * size + calX] = true;
            }
        }

        squares[y * size + x] = false;//the current x, y is false

        return squares;
    }

    /**
     Returns the matrix of connectivity between two points.  Point i can go to point j iff matrix[i][j] is true
     Square (x, y) is equivalent to point (size * y + x).  For example, square (1,1) is point 5 in a puzzle of size 4

     @param size the size of the puzzle
     @return the connectivity matrix
     */
    public static boolean[][] connectivityMatrix(int size)
    {
        boolean[][] matrix = new boolean[size * size][];
        for (int x = 0; x < size; x++)
        {
            for (int y = 0; y < size; y++)
            {
                matrix[y * size + x] = connectivityRow(x, y, size);
            }
        }
        return matrix;
    }
}
23 голосов
/ 12 ноября 2012

Я думаю, что вы, вероятно, потратите большую часть своего времени, пытаясь сопоставить слова, которые невозможно построить с помощью вашей буквенной сетки. Итак, первое, что я хотел бы сделать, это попытаться ускорить этот шаг, и это поможет вам пройти большую часть пути.

Для этого я бы повторно выразил сетку в виде таблицы возможных «ходов», которые вы индексируете по просматриваемой букве-переходу.

Начните с присвоения каждой букве числа из всего вашего алфавита (A = 0, B = 1, C = 2, ... и т. Д.).

Давайте рассмотрим этот пример:

h b c d
e e g h
l l k l
m o f p

А пока, давайте использовать алфавит букв, которые у нас есть (обычно вы, вероятно, захотите использовать один и тот же целый алфавит каждый раз):

 b | c | d | e | f | g | h | k | l | m |  o |  p
---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+----+----
 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11

Затем вы создаете двумерный логический массив, который сообщает, доступен ли вам определенный переход букв:

     |  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11  <- from letter
     |  b  c  d  e  f  g  h  k  l  m  o  p
-----+--------------------------------------
 0 b |     T     T     T  T     
 1 c |  T     T  T     T  T
 2 d |     T           T  T
 3 e |  T  T     T     T  T  T  T
 4 f |                       T  T     T  T
 5 g |  T  T  T  T        T  T  T
 6 h |  T  T  T  T     T     T  T
 7 k |           T  T  T  T     T     T  T
 8 l |           T  T  T  T  T  T  T  T  T
 9 m |                          T     T
10 o |              T        T  T  T
11 p |              T        T  T
 ^
 to letter

Теперь просмотрите ваш список слов и преобразуйте слова в переходы:

hello (6, 3, 8, 8, 10):
6 -> 3, 3 -> 8, 8 -> 8, 8 -> 10

Затем проверьте, разрешены ли эти переходы, посмотрев их в своей таблице:

[6][ 3] : T
[3][ 8] : T
[8][ 8] : T
[8][10] : T

Если все они разрешены, есть вероятность, что это слово может быть найдено.

Например, слово «шлем» может быть исключено при 4-м переходе (от m до e: helMEt), поскольку эта запись в вашей таблице ложна.

И слово хомяк можно исключить, так как первый (h к a) переход недопустим (даже не существует в вашей таблице).

Теперь, возможно, для очень немногих оставшихся слов, которые вы не исключили, попробуйте найти их в сетке так, как вы это делаете сейчас, или как предложено в некоторых других ответах здесь. Это сделано для того, чтобы избежать ложных срабатываний, возникающих в результате скачков между одинаковыми буквами в вашей сетке. Например, слово «помощь» разрешено таблицей, но не сеткой.

Несколько советов по улучшению производительности по этой идее:

  1. Вместо использования двумерного массива, используйте одномерный массив и просто рассчитайте индекс второй буквы самостоятельно. Таким образом, вместо массива 12x12, как описано выше, создайте одномерный массив длиной 144. Если затем вы всегда используете один и тот же алфавит (т.е. массив 26x26 = 676x1 для стандартного английского алфавита), даже если не все буквы отображаются в вашей сетке Вы можете предварительно вычислить индексы в этом одномерном массиве, который необходимо проверить, чтобы соответствовать словам из словаря. Например, индексы для «привет» в приведенном выше примере будут

    hello (6, 3, 8, 8, 10):
    42 (from 6 + 3x12), 99, 104, 128
    -> "hello" will be stored as 42, 99, 104, 128 in the dictionary
    
  2. Расширить идею до трехмерной таблицы (выраженной в виде одномерного массива), то есть всех допустимых 3-буквенных комбинаций. Таким образом, вы можете сразу исключить еще больше слов и сократить количество поисков в массиве для каждого слова на 1: для «привет» вам нужно только 3 поиска в массивах: hel, ell, llo. Между прочим, будет очень быстро построить эту таблицу, поскольку в вашей сетке есть только 400 возможных трехбуквенных ходов.

  3. Предварительно вычислите индексы ходов в вашей сетке, которые вы должны включить в свою таблицу. Для приведенного выше примера вам необходимо установить следующие значения «True»:

    (0,0) (0,1) -> here: h, b : [6][0]
    (0,0) (1,0) -> here: h, e : [6][3]
    (0,0) (1,1) -> here: h, e : [6][3]
    (0,1) (0,0) -> here: b, h : [0][6]
    (0,1) (0,2) -> here: b, c : [0][1]
    .
    :
    
  4. Также представьте свою игровую сетку в одномерном массиве с 16 записями и предварительно рассчитайте таблицу в 3. содержат индексы в этом массиве.

Я уверен, что если вы воспользуетесь этим подходом, вы сможете заставить свой код работать безумно быстро, если у вас есть предварительно вычисленный словарь и уже загруженный в память.

Кстати: еще одна приятная вещь, если вы создаете игру, - запускать подобные вещи немедленно в фоновом режиме. Начните генерировать и решать первую игру, пока пользователь все еще смотрит на титульный экран в вашем приложении и вводит палец в положение, чтобы нажать «Play». Затем создайте и решите следующую игру, когда пользователь играет в предыдущую. Это должно дать вам много времени для запуска вашего кода.

(Мне нравится эта проблема, поэтому я, вероятно, в ближайшие дни буду испытывать желание реализовать свое предложение на Java, чтобы посмотреть, как оно на самом деле будет работать ... Я опубликую здесь код, как только это сделаю.)

UPDATE:

Хорошо, у меня было немного времени сегодня, и я реализовал эту идею в Java:

class DictionaryEntry {
  public int[] letters;
  public int[] triplets;
}

class BoggleSolver {

  // Constants
  final int ALPHABET_SIZE = 5;  // up to 2^5 = 32 letters
  final int BOARD_SIZE    = 4;  // 4x4 board
  final int[] moves = {-BOARD_SIZE-1, -BOARD_SIZE, -BOARD_SIZE+1, 
                                  -1,                         +1,
                       +BOARD_SIZE-1, +BOARD_SIZE, +BOARD_SIZE+1};


  // Technically constant (calculated here for flexibility, but should be fixed)
  DictionaryEntry[] dictionary; // Processed word list
  int maxWordLength = 0;
  int[] boardTripletIndices; // List of all 3-letter moves in board coordinates

  DictionaryEntry[] buildDictionary(String fileName) throws IOException {
    BufferedReader fileReader = new BufferedReader(new FileReader(fileName));
    String word = fileReader.readLine();
    ArrayList<DictionaryEntry> result = new ArrayList<DictionaryEntry>();
    while (word!=null) {
      if (word.length()>=3) {
        word = word.toUpperCase();
        if (word.length()>maxWordLength) maxWordLength = word.length();
        DictionaryEntry entry = new DictionaryEntry();
        entry.letters  = new int[word.length()  ];
        entry.triplets = new int[word.length()-2];
        int i=0;
        for (char letter: word.toCharArray()) {
          entry.letters[i] = (byte) letter - 65; // Convert ASCII to 0..25
          if (i>=2)
            entry.triplets[i-2] = (((entry.letters[i-2]  << ALPHABET_SIZE) +
                                     entry.letters[i-1]) << ALPHABET_SIZE) +
                                     entry.letters[i];
          i++;
        }
        result.add(entry);
      }
      word = fileReader.readLine();
    }
    return result.toArray(new DictionaryEntry[result.size()]);
  }

  boolean isWrap(int a, int b) { // Checks if move a->b wraps board edge (like 3->4)
    return Math.abs(a%BOARD_SIZE-b%BOARD_SIZE)>1;
  }

  int[] buildTripletIndices() {
    ArrayList<Integer> result = new ArrayList<Integer>();
    for (int a=0; a<BOARD_SIZE*BOARD_SIZE; a++)
      for (int bm: moves) {
        int b=a+bm;
        if ((b>=0) && (b<board.length) && !isWrap(a, b))
          for (int cm: moves) {
            int c=b+cm;
            if ((c>=0) && (c<board.length) && (c!=a) && !isWrap(b, c)) {
              result.add(a);
              result.add(b);
              result.add(c);
            }
          }
      }
    int[] result2 = new int[result.size()];
    int i=0;
    for (Integer r: result) result2[i++] = r;
    return result2;
  }


  // Variables that depend on the actual game layout
  int[] board = new int[BOARD_SIZE*BOARD_SIZE]; // Letters in board
  boolean[] possibleTriplets = new boolean[1 << (ALPHABET_SIZE*3)];

  DictionaryEntry[] candidateWords;
  int candidateCount;

  int[] usedBoardPositions;

  DictionaryEntry[] foundWords;
  int foundCount;

  void initializeBoard(String[] letters) {
    for (int row=0; row<BOARD_SIZE; row++)
      for (int col=0; col<BOARD_SIZE; col++)
        board[row*BOARD_SIZE + col] = (byte) letters[row].charAt(col) - 65;
  }

  void setPossibleTriplets() {
    Arrays.fill(possibleTriplets, false); // Reset list
    int i=0;
    while (i<boardTripletIndices.length) {
      int triplet = (((board[boardTripletIndices[i++]]  << ALPHABET_SIZE) +
                       board[boardTripletIndices[i++]]) << ALPHABET_SIZE) +
                       board[boardTripletIndices[i++]];
      possibleTriplets[triplet] = true; 
    }
  }

  void checkWordTriplets() {
    candidateCount = 0;
    for (DictionaryEntry entry: dictionary) {
      boolean ok = true;
      int len = entry.triplets.length;
      for (int t=0; (t<len) && ok; t++)
        ok = possibleTriplets[entry.triplets[t]];
      if (ok) candidateWords[candidateCount++] = entry;
    }
  }

  void checkWords() { // Can probably be optimized a lot
    foundCount = 0;
    for (int i=0; i<candidateCount; i++) {
      DictionaryEntry candidate = candidateWords[i];
      for (int j=0; j<board.length; j++)
        if (board[j]==candidate.letters[0]) { 
          usedBoardPositions[0] = j;
          if (checkNextLetters(candidate, 1, j)) {
            foundWords[foundCount++] = candidate;
            break;
          }
        }
    }
  }

  boolean checkNextLetters(DictionaryEntry candidate, int letter, int pos) {
    if (letter==candidate.letters.length) return true;
    int match = candidate.letters[letter];
    for (int move: moves) {
      int next=pos+move;
      if ((next>=0) && (next<board.length) && (board[next]==match) && !isWrap(pos, next)) {
        boolean ok = true;
        for (int i=0; (i<letter) && ok; i++)
          ok = usedBoardPositions[i]!=next;
        if (ok) {
          usedBoardPositions[letter] = next;
          if (checkNextLetters(candidate, letter+1, next)) return true;
        }
      }
    }   
    return false;
  }


  // Just some helper functions
  String formatTime(long start, long end, long repetitions) {
    long time = (end-start)/repetitions;
    return time/1000000 + "." + (time/100000) % 10 + "" + (time/10000) % 10 + "ms";
  }

  String getWord(DictionaryEntry entry) {
    char[] result = new char[entry.letters.length];
    int i=0;
    for (int letter: entry.letters)
      result[i++] = (char) (letter+97);
    return new String(result);
  }

  void run() throws IOException {
    long start = System.nanoTime();

    // The following can be pre-computed and should be replaced by constants
    dictionary = buildDictionary("C:/TWL06.txt");
    boardTripletIndices = buildTripletIndices();
    long precomputed = System.nanoTime();


    // The following only needs to run once at the beginning of the program
    candidateWords     = new DictionaryEntry[dictionary.length]; // WAAAY too generous
    foundWords         = new DictionaryEntry[dictionary.length]; // WAAAY too generous
    usedBoardPositions = new int[maxWordLength];
    long initialized = System.nanoTime(); 

    for (int n=1; n<=100; n++) {
      // The following needs to run again for every new board
      initializeBoard(new String[] {"DGHI",
                                    "KLPS",
                                    "YEUT",
                                    "EORN"});
      setPossibleTriplets();
      checkWordTriplets();
      checkWords();
    }
    long solved = System.nanoTime();


    // Print out result and statistics
    System.out.println("Precomputation finished in " + formatTime(start, precomputed, 1)+":");
    System.out.println("  Words in the dictionary: "+dictionary.length);
    System.out.println("  Longest word:            "+maxWordLength+" letters");
    System.out.println("  Number of triplet-moves: "+boardTripletIndices.length/3);
    System.out.println();

    System.out.println("Initialization finished in " + formatTime(precomputed, initialized, 1));
    System.out.println();

    System.out.println("Board solved in "+formatTime(initialized, solved, 100)+":");
    System.out.println("  Number of candidates: "+candidateCount);
    System.out.println("  Number of actual words: "+foundCount);
    System.out.println();

    System.out.println("Words found:");
    int w=0;
    System.out.print("  ");
    for (int i=0; i<foundCount; i++) {
      System.out.print(getWord(foundWords[i]));
      w++;
      if (w==10) {
        w=0;
        System.out.println(); System.out.print("  ");
      } else
        if (i<foundCount-1) System.out.print(", ");
    }
    System.out.println();
  }

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    new BoggleSolver().run();
  }
}

Вот некоторые результаты:

Для сетки из картинки, размещенной в оригинальном вопросе (DGHI ...):

Precomputation finished in 239.59ms:
  Words in the dictionary: 178590
  Longest word:            15 letters
  Number of triplet-moves: 408

Initialization finished in 0.22ms

Board solved in 3.70ms:
  Number of candidates: 230
  Number of actual words: 163 

Words found:
  eek, eel, eely, eld, elhi, elk, ern, erupt, erupts, euro
  eye, eyer, ghi, ghis, glee, gley, glue, gluer, gluey, glut
  gluts, hip, hiply, hips, his, hist, kelp, kelps, kep, kepi
  kepis, keps, kept, kern, key, kye, lee, lek, lept, leu
  ley, lunt, lunts, lure, lush, lust, lustre, lye, nus, nut
  nuts, ore, ort, orts, ouph, ouphs, our, oust, out, outre
  outs, oyer, pee, per, pert, phi, phis, pis, pish, plus
  plush, ply, plyer, psi, pst, pul, pule, puler, pun, punt
  punts, pur, pure, puree, purely, pus, push, put, puts, ree
  rely, rep, reply, reps, roe, roue, roup, roups, roust, rout
  routs, rue, rule, ruly, run, runt, runts, rupee, rush, rust
  rut, ruts, ship, shlep, sip, sipe, spue, spun, spur, spurn
  spurt, strep, stroy, stun, stupe, sue, suer, sulk, sulker, sulky
  sun, sup, supe, super, sure, surely, tree, trek, trey, troupe
  troy, true, truly, tule, tun, tup, tups, turn, tush, ups
  urn, uts, yeld, yelk, yelp, yelps, yep, yeps, yore, you
  your, yourn, yous

Для писем, опубликованных в качестве примера в исходном вопросе (FXIE ...)

Precomputation finished in 239.68ms:
  Words in the dictionary: 178590
  Longest word:            15 letters
  Number of triplet-moves: 408

Initialization finished in 0.21ms

Board solved in 3.69ms:
  Number of candidates: 87
  Number of actual words: 76

Words found:
  amble, ambo, ami, amie, asea, awa, awe, awes, awl, axil
  axile, axle, boil, bole, box, but, buts, east, elm, emboli
  fame, fames, fax, lei, lie, lima, limb, limbo, limbs, lime
  limes, lob, lobs, lox, mae, maes, maw, maws, max, maxi
  mesa, mew, mewl, mews, mil, mile, milo, mix, oil, ole
  sae, saw, sea, seam, semi, sew, stub, swam, swami, tub
  tubs, tux, twa, twae, twaes, twas, uts, wae, waes, wamble
  wame, wames, was, wast, wax, west

Для следующей сетки 5x5:

R P R I T
A H H L N
I E T E P
Z R Y S G
O G W E Y

это дает это:

Precomputation finished in 240.39ms:
  Words in the dictionary: 178590
  Longest word:            15 letters
  Number of triplet-moves: 768

Initialization finished in 0.23ms

Board solved in 3.85ms:
  Number of candidates: 331
  Number of actual words: 240

Words found:
  aero, aery, ahi, air, airt, airth, airts, airy, ear, egest
  elhi, elint, erg, ergo, ester, eth, ether, eye, eyen, eyer
  eyes, eyre, eyrie, gel, gelt, gelts, gen, gent, gentil, gest
  geste, get, gets, gey, gor, gore, gory, grey, greyest, greys
  gyre, gyri, gyro, hae, haet, haets, hair, hairy, hap, harp
  heap, hear, heh, heir, help, helps, hen, hent, hep, her
  hero, hes, hest, het, hetero, heth, hets, hey, hie, hilt
  hilts, hin, hint, hire, hit, inlet, inlets, ire, leg, leges
  legs, lehr, lent, les, lest, let, lethe, lets, ley, leys
  lin, line, lines, liney, lint, lit, neg, negs, nest, nester
  net, nether, nets, nil, nit, ogre, ore, orgy, ort, orts
  pah, pair, par, peg, pegs, peh, pelt, pelter, peltry, pelts
  pen, pent, pes, pest, pester, pesty, pet, peter, pets, phi
  philter, philtre, phiz, pht, print, pst, rah, rai, rap, raphe
  raphes, reap, rear, rei, ret, rete, rets, rhaphe, rhaphes, rhea
  ria, rile, riles, riley, rin, rye, ryes, seg, sel, sen
  sent, senti, set, sew, spelt, spelter, spent, splent, spline, splint
  split, stent, step, stey, stria, striae, sty, stye, tea, tear
  teg, tegs, tel, ten, tent, thae, the, their, then, these
  thesp, they, thin, thine, thir, thirl, til, tile, tiles, tilt
  tilter, tilth, tilts, tin, tine, tines, tirl, trey, treys, trog
  try, tye, tyer, tyes, tyre, tyro, west, wester, wry, wryest
  wye, wyes, wyte, wytes, yea, yeah, year, yeh, yelp, yelps
  yen, yep, yeps, yes, yester, yet, yew, yews, zero, zori

Для этого я использовал TWL06 Tournament Scrabble Word List , так как ссылка в исходном вопросе больше не работает. Этот файл имеет размер 1,85 МБ, поэтому он немного короче. А функция buildDictionary выбрасывает все слова, содержащие не более 3 букв.

Вот пара замечаний о производительности этого:

  • Это примерно в 10 раз медленнее, чем заявленная производительность реализации OCaml Виктора Николье. Причиной этого является другой алгоритм, более короткий словарь, который он использовал, тот факт, что его код скомпилирован, а мой работает на виртуальной машине Java, или производительность наших компьютеров (у меня Intel Q6600 @ 2,4 МГц с WinXP), Я не знаю. Но это намного быстрее, чем результаты для других реализаций, указанных в конце исходного вопроса. Итак, превосходит ли этот алгоритм словарь Trie или нет, на данный момент я не знаю.

  • Метод таблицы, используемый в checkWordTriplets(), дает очень хорошее приближение к фактическим ответам. Только 1 из 3-5 пропущенных слов не пройдёт тест checkWords() (см. количество кандидатов против количество фактических слов выше).

  • Что-то, чего вы не видите выше: функция checkWordTriplets() занимает около 3,65 мс и поэтому полностью доминирует в процессе поиска. Функция checkWords() занимает в значительной степени оставшиеся 0,05-0,20 мс.

  • Время выполнения функции checkWordTriplets() линейно зависит от размера словаря и практически независимо от размера доски!

  • Время выполнения checkWords() зависит от размера доски и количества слов, не исключенных checkWordTriplets().

  • Реализация checkWords(), описанная выше, является самой глупой первой версией, которую я придумал. Это в основном не оптимизировано вообще. Но по сравнению с checkWordTriplets() это не имеет значения для общей производительности приложения, поэтому я не беспокоился об этом. Но , если размер платы увеличивается, эта функция будет становиться все медленнее и медленнее и в конечном итоге начнет иметь значение. Тогда его тоже нужно оптимизировать.

  • Одна приятная вещь в этом коде - его гибкость:

    • Вы можете легко изменить размер платы: строка обновления 10 и массив строк будут переданы в initializeBoard().
    • Он может поддерживать большие / разные алфавиты и может обрабатывать такие вещи, как «Qu» как одна буква без каких-либо потерь производительности. Для этого необходимо обновить строку 9 и пару мест, где символы преобразуются в числа (в настоящее время просто вычитая 65 из значения ASCII)

Хорошо, но я думаю, что этот пост уже достаточно длинный. Я определенно могу ответить на любые ваши вопросы, но давайте перейдем к комментариям.

19 голосов
/ 16 апреля 2009

Удивительно, но никто не пытался использовать эту версию PHP.

Это рабочая версия PHP решения Джона Фухи на Python.

Хотя я взял несколько указателей из ответов всех остальных, это в основном скопировано с Джона.

$boggle = "fxie
           amlo
           ewbx
           astu";

$alphabet = str_split(str_replace(array("\n", " ", "\r"), "", strtolower($boggle)));
$rows = array_map('trim', explode("\n", $boggle));
$dictionary = file("C:/dict.txt");
$prefixes = array(''=>'');
$words = array();
$regex = '/[' . implode('', $alphabet) . ']{3,}$/S';
foreach($dictionary as $k=>$value) {
    $value = trim(strtolower($value));
    $length = strlen($value);
    if(preg_match($regex, $value)) {
        for($x = 0; $x < $length; $x++) {
            $letter = substr($value, 0, $x+1);
            if($letter == $value) {
                $words[$value] = 1;
            } else {
                $prefixes[$letter] = 1;
            }
        }
    }
}

$graph = array();
$chardict = array();
$positions = array();
$c = count($rows);
for($i = 0; $i < $c; $i++) {
    $l = strlen($rows[$i]);
    for($j = 0; $j < $l; $j++) {
        $chardict[$i.','.$j] = $rows[$i][$j];
        $children = array();
        $pos = array(-1,0,1);
        foreach($pos as $z) {
            $xCoord = $z + $i;
            if($xCoord < 0 || $xCoord >= count($rows)) {
                continue;
            }
            $len = strlen($rows[0]);
            foreach($pos as $w) {
                $yCoord = $j + $w;
                if(($yCoord < 0 || $yCoord >= $len) || ($z == 0 && $w == 0)) {
                    continue;
                }
                $children[] = array($xCoord, $yCoord);
            }
        }
        $graph['None'][] = array($i, $j);
        $graph[$i.','.$j] = $children;
    }
}

function to_word($chardict, $prefix) {
    $word = array();
    foreach($prefix as $v) {
        $word[] = $chardict[$v[0].','.$v[1]];
    }
    return implode("", $word);
}

function find_words($graph, $chardict, $position, $prefix, $prefixes, &$results, $words) {
    $word = to_word($chardict, $prefix);
    if(!isset($prefixes[$word])) return false;

    if(isset($words[$word])) {
        $results[] = $word;
    }

    foreach($graph[$position] as $child) {
        if(!in_array($child, $prefix)) {
            $newprefix = $prefix;
            $newprefix[] = $child;
            find_words($graph, $chardict, $child[0].','.$child[1], $newprefix, $prefixes, $results, $words);
        }
    }
}

$solution = array();
find_words($graph, $chardict, 'None', array(), $prefixes, $solution);
print_r($solution);

Вот действующая ссылка , если вы хотите попробовать ее. Хотя на моем локальном компьютере это занимает ~ 2 с, на моем веб-сервере это занимает ~ 5 с. В любом случае это не очень быстро. Тем не менее, это довольно отвратительно, поэтому я могу себе представить, что время можно значительно сократить. Любые указатели о том, как достичь этого, будут оценены. Отсутствие в PHP кортежей делало координаты странными для работы, и моя неспособность понять, что происходит, черт возьми, совсем не помогла.

РЕДАКТИРОВАТЬ : из-за нескольких исправлений локально это займет менее 1 с.

16 голосов
/ 15 апреля 2009

Не заинтересованы в VB? :) Я не мог устоять. Я решил это иначе, чем многие из представленных здесь решений.

Мои времена:

  • Загрузка словаря и префиксов слов в хеш-таблицу: от 0,5 до 1 секунды.
  • Нахождение слов: усреднение менее 10 миллисекунд.

РЕДАКТИРОВАТЬ: время загрузки словаря на сервере веб-хоста работает примерно на 1-1,5 секунды дольше, чем мой домашний компьютер.

Не знаю, насколько сильно ухудшится время с нагрузкой на сервер.

Я написал свое решение как веб-страницу в .Net. myvrad.com / испуг

Я использую словарь, указанный в исходном вопросе.

Письма не используются повторно в слове. Найдены только слова длиной не более 3 символов.

Я использую хеш-таблицу всех уникальных префиксов и слов вместо слова. Я не знал о Три, поэтому я кое-что узнал там. Идея создания списка префиксов слов в дополнение к полным словам - вот что, наконец, привело к тому, что мое время сократилось до порядочного числа.

Прочитайте комментарии к коду для получения дополнительной информации.

Вот код:

Imports System.Collections.Generic
Imports System.IO

Partial Class boggle_Default

    'Bob Archer, 4/15/2009

    'To avoid using a 2 dimensional array in VB I'm not using typical X,Y
    'coordinate iteration to find paths.
    '
    'I have locked the code into a 4 by 4 grid laid out like so:
    ' abcd
    ' efgh
    ' ijkl
    ' mnop
    ' 
    'To find paths the code starts with a letter from a to p then
    'explores the paths available around it. If a neighboring letter
    'already exists in the path then we don't go there.
    '
    'Neighboring letters (grid points) are hard coded into
    'a Generic.Dictionary below.



    'Paths is a list of only valid Paths found. 
    'If a word prefix or word is not found the path is not
    'added and extending that path is terminated.
    Dim Paths As New Generic.List(Of String)

    'NeighborsOf. The keys are the letters a to p.
    'The value is a string of letters representing neighboring letters.
    'The string of neighboring letters is split and iterated later.
    Dim NeigborsOf As New Generic.Dictionary(Of String, String)

    'BoggleLetters. The keys are mapped to the lettered grid of a to p.
    'The values are what the user inputs on the page.
    Dim BoggleLetters As New Generic.Dictionary(Of String, String)

    'Used to store last postition of path. This will be a letter
    'from a to p.
    Dim LastPositionOfPath As String = ""

    'I found a HashTable was by far faster than a Generic.Dictionary 
    ' - about 10 times faster. This stores prefixes of words and words.
    'I determined 792773 was the number of words and unique prefixes that
    'will be generated from the dictionary file. This is a max number and
    'the final hashtable will not have that many.
    Dim HashTableOfPrefixesAndWords As New Hashtable(792773)

    'Stores words that are found.
    Dim FoundWords As New Generic.List(Of String)

    'Just to validate what the user enters in the grid.
    Dim ErrorFoundWithSubmittedLetters As Boolean = False

    Public Sub BuildAndTestPathsAndFindWords(ByVal ThisPath As String)
        'Word is the word correlating to the ThisPath parameter.
        'This path would be a series of letters from a to p.
        Dim Word As String = ""

        'The path is iterated through and a word based on the actual
        'letters in the Boggle grid is assembled.
        For i As Integer = 0 To ThisPath.Length - 1
            Word += Me.BoggleLetters(ThisPath.Substring(i, 1))
        Next

        'If my hashtable of word prefixes and words doesn't contain this Word
        'Then this isn't a word and any further extension of ThisPath will not
        'yield any words either. So exit sub to terminate exploring this path.
        If Not HashTableOfPrefixesAndWords.ContainsKey(Word) Then Exit Sub

        'The value of my hashtable is a boolean representing if the key if a word (true) or
        'just a prefix (false). If true and at least 3 letters long then yay! word found.
        If HashTableOfPrefixesAndWords(Word) AndAlso Word.Length > 2 Then Me.FoundWords.Add(Word)

        'If my List of Paths doesn't contain ThisPath then add it.
        'Remember only valid paths will make it this far. Paths not found
        'in the HashTableOfPrefixesAndWords cause this sub to exit above.
        If Not Paths.Contains(ThisPath) Then Paths.Add(ThisPath)

        'Examine the last letter of ThisPath. We are looking to extend the path
        'to our neighboring letters if any are still available.
        LastPositionOfPath = ThisPath.Substring(ThisPath.Length - 1, 1)

        'Loop through my list of neighboring letters (representing grid points).
        For Each Neighbor As String In Me.NeigborsOf(LastPositionOfPath).ToCharArray()
            'If I find a neighboring grid point that I haven't already used
            'in ThisPath then extend ThisPath and feed the new path into
            'this recursive function. (see recursive.)
            If Not ThisPath.Contains(Neighbor) Then Me.BuildAndTestPathsAndFindWords(ThisPath & Neighbor)
        Next
    End Sub

    Protected Sub ButtonBoggle_Click(ByVal sender As Object, ByVal e As System.EventArgs) Handles ButtonBoggle.Click

        'User has entered the 16 letters and clicked the go button.

        'Set up my Generic.Dictionary of grid points, I'm using letters a to p -
        'not an x,y grid system.  The values are neighboring points.
        NeigborsOf.Add("a", "bfe")
        NeigborsOf.Add("b", "cgfea")
        NeigborsOf.Add("c", "dhgfb")
        NeigborsOf.Add("d", "hgc")
        NeigborsOf.Add("e", "abfji")
        NeigborsOf.Add("f", "abcgkjie")
        NeigborsOf.Add("g", "bcdhlkjf")
        NeigborsOf.Add("h", "cdlkg")
        NeigborsOf.Add("i", "efjnm")
        NeigborsOf.Add("j", "efgkonmi")
        NeigborsOf.Add("k", "fghlponj")
        NeigborsOf.Add("l", "ghpok")
        NeigborsOf.Add("m", "ijn")
        NeigborsOf.Add("n", "ijkom")
        NeigborsOf.Add("o", "jklpn")
        NeigborsOf.Add("p", "klo")

        'Retrieve letters the user entered.
        BoggleLetters.Add("a", Me.TextBox1.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("b", Me.TextBox2.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("c", Me.TextBox3.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("d", Me.TextBox4.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("e", Me.TextBox5.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("f", Me.TextBox6.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("g", Me.TextBox7.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("h", Me.TextBox8.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("i", Me.TextBox9.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("j", Me.TextBox10.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("k", Me.TextBox11.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("l", Me.TextBox12.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("m", Me.TextBox13.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("n", Me.TextBox14.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("o", Me.TextBox15.Text.ToLower.Trim())
        BoggleLetters.Add("p", Me.TextBox16.Text.ToLower.Trim())

        'Validate user entered something with a length of 1 for all 16 textboxes.
        For Each S As String In BoggleLetters.Keys
            If BoggleLetters(S).Length <> 1 Then
                ErrorFoundWithSubmittedLetters = True
                Exit For
            End If
        Next

        'If input is not valid then...
        If ErrorFoundWithSubmittedLetters Then
            'Present error message.
        Else
            'Else assume we have 16 letters to work with and start finding words.
            Dim SB As New StringBuilder

            Dim Time As String = String.Format("{0}:{1}:{2}:{3}", Date.Now.Hour.ToString(), Date.Now.Minute.ToString(), Date.Now.Second.ToString(), Date.Now.Millisecond.ToString())

            Dim NumOfLetters As Integer = 0
            Dim Word As String = ""
            Dim TempWord As String = ""
            Dim Letter As String = ""
            Dim fr As StreamReader = Nothing
            fr = New System.IO.StreamReader(HttpContext.Current.Request.MapPath("~/boggle/dic.txt"))

            'First fill my hashtable with word prefixes and words.
            'HashTable(PrefixOrWordString, BooleanTrueIfWordFalseIfPrefix)
            While fr.Peek <> -1
                Word = fr.ReadLine.Trim()
                TempWord = ""
                For i As Integer = 0 To Word.Length - 1
                    Letter = Word.Substring(i, 1)
                    'This optimization helped quite a bit. Words in the dictionary that begin
                    'with letters that the user did not enter in the grid shouldn't go in my hashtable.
                    '
                    'I realize most of the solutions went with a Trie. I'd never heard of that before,
                    'which is one of the neat things about SO, seeing how others approach challenges
                    'and learning some best practices.
                    '
                    'However, I didn't code a Trie in my solution. I just have a hashtable with 
                    'all words in the dicitonary file and all possible prefixes for those words.
                    'A Trie might be faster but I'm not coding it now. I'm getting good times with this.
                    If i = 0 AndAlso Not BoggleLetters.ContainsValue(Letter) Then Continue While
                    TempWord += Letter
                    If Not HashTableOfPrefixesAndWords.ContainsKey(TempWord) Then
                        HashTableOfPrefixesAndWords.Add(TempWord, TempWord = Word)
                    End If
                Next
            End While

            SB.Append("Number of Word Prefixes and Words in Hashtable: " & HashTableOfPrefixesAndWords.Count.ToString())
            SB.Append("<br />")

            SB.Append("Loading Dictionary: " & Time & " - " & String.Format("{0}:{1}:{2}:{3}", Date.Now.Hour.ToString(), Date.Now.Minute.ToString(), Date.Now.Second.ToString(), Date.Now.Millisecond.ToString()))
            SB.Append("<br />")

            Time = String.Format("{0}:{1}:{2}:{3}", Date.Now.Hour.ToString(), Date.Now.Minute.ToString(), Date.Now.Second.ToString(), Date.Now.Millisecond.ToString())

            'This starts a path at each point on the grid an builds a path until 
            'the string of letters correlating to the path is not found in the hashtable
            'of word prefixes and words.
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("a")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("b")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("c")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("d")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("e")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("f")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("g")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("h")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("i")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("j")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("k")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("l")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("m")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("n")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("o")
            Me.BuildAndTestPathsAndFindWords("p")

            SB.Append("Finding Words: " & Time & " - " & String.Format("{0}:{1}:{2}:{3}", Date.Now.Hour.ToString(), Date.Now.Minute.ToString(), Date.Now.Second.ToString(), Date.Now.Millisecond.ToString()))
            SB.Append("<br />")

            SB.Append("Num of words found: " & FoundWords.Count.ToString())
            SB.Append("<br />")
            SB.Append("<br />")

            FoundWords.Sort()
            SB.Append(String.Join("<br />", FoundWords.ToArray()))

            'Output results.
            Me.LiteralBoggleResults.Text = SB.ToString()
            Me.PanelBoggleResults.Visible = True

        End If

    End Sub

End Class
11 голосов
/ 26 июня 2009

Как только я увидел постановку задачи, я подумал: «Три». Но, учитывая, что несколько других авторов использовали этот подход, я искал другой подход, просто чтобы быть другим. Увы, подход Trie работает лучше. Я запустил решение Perl от Kent на своей машине, и потребовалось 0,31 секунд для запуска после адаптации его к использованию файла словаря. Моя собственная реализация perl требовала 0.54 секунд для запуска.

Это был мой подход:

  1. Создание хэша перехода для моделирования законных переходов.

  2. Перебор всех 16 ^ 3 возможных трехбуквенных комбинаций.

    • В цикле исключить незаконные переходы и повторные посещения той же площади. Сформируйте все допустимые трехбуквенные последовательности и сохраните их в хеше.
  3. Затем переберите все слова в словаре.

    • Исключить слова, которые слишком длинные или короткие
    • Сдвиньте трехбуквенное окно поперек каждого слова и посмотрите, входит ли оно в трехбуквенную комбинацию, начиная с шага 2. Исключите слова, которые пропали без вести. Это исключает большинство несоответствий.
    • Если все еще не устранено, используйте рекурсивный алгоритм, чтобы увидеть, можно ли сформировать слово, прокладывая пути через головоломку. (Эта часть медленная, но вызывается нечасто.)
  4. Распечатайте слова, которые я нашел.

    Я пробовал трехбуквенные и четырехбуквенные последовательности, но четырехбуквенные последовательности замедляли работу программы.

В своем коде я использую / usr / share / dict / words для своего словаря. Он входит в стандартную комплектацию MAC OS X и многих систем Unix. Вы можете использовать другой файл, если хотите. Чтобы взломать другую головоломку, просто измените переменную @puzzle. Это было бы легко адаптировать для больших матриц. Вам просто нужно изменить хеш% переходов и хеш% legalTransitions.

Сила этого решения в том, что код короткий, а структуры данных простые.

Вот код Perl (который использует слишком много глобальных переменных, я знаю):

#!/usr/bin/perl
use Time::HiRes  qw{ time };

sub readFile($);
sub findAllPrefixes($);
sub isWordTraceable($);
sub findWordsInPuzzle(@);

my $startTime = time;

# Puzzle to solve

my @puzzle = ( 
    F, X, I, E,
    A, M, L, O,
    E, W, B, X,
    A, S, T, U
);

my $minimumWordLength = 3;
my $maximumPrefixLength = 3; # I tried four and it slowed down.

# Slurp the word list.
my $wordlistFile = "/usr/share/dict/words";

my @words = split(/\n/, uc(readFile($wordlistFile)));
print "Words loaded from word list: " . scalar @words . "\n";

print "Word file load time: " . (time - $startTime) . "\n";
my $postLoad = time;

# Define the legal transitions from one letter position to another. 
# Positions are numbered 0-15.
#     0  1  2  3
#     4  5  6  7
#     8  9 10 11
#    12 13 14 15
my %transitions = ( 
   -1 => [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15],
    0 => [1,4,5], 
    1 => [0,2,4,5,6],
    2 => [1,3,5,6,7],
    3 => [2,6,7],
    4 => [0,1,5,8,9],
    5 => [0,1,2,4,6,8,9,10],
    6 => [1,2,3,5,7,9,10,11],
    7 => [2,3,6,10,11],
    8 => [4,5,9,12,13],
    9 => [4,5,6,8,10,12,13,14],
    10 => [5,6,7,9,11,13,14,15],
    11 => [6,7,10,14,15],
    12 => [8,9,13],
    13 => [8,9,10,12,14],
    14 => [9,10,11,13,15],
    15 => [10,11,14]
);

# Convert the transition matrix into a hash for easy access.
my %legalTransitions = ();
foreach my $start (keys %transitions) {
    my $legalRef = $transitions{$start};
    foreach my $stop (@$legalRef) {
        my $index = ($start + 1) * (scalar @puzzle) + ($stop + 1);
        $legalTransitions{$index} = 1;
    }
}

my %prefixesInPuzzle = findAllPrefixes($maximumPrefixLength);

print "Find prefixes time: " . (time - $postLoad) . "\n";
my $postPrefix = time;

my @wordsFoundInPuzzle = findWordsInPuzzle(@words);

print "Find words in puzzle time: " . (time - $postPrefix) . "\n";

print "Unique prefixes found: " . (scalar keys %prefixesInPuzzle) . "\n";
print "Words found (" . (scalar @wordsFoundInPuzzle) . ") :\n    " . join("\n    ", @wordsFoundInPuzzle) . "\n";

print "Total Elapsed time: " . (time - $startTime) . "\n";

###########################################

sub readFile($) {
    my ($filename) = @_;
    my $contents;
    if (-e $filename) {
        # This is magic: it opens and reads a file into a scalar in one line of code. 
        # See http://www.perl.com/pub/a/2003/11/21/slurp.html
        $contents = do { local( @ARGV, $/ ) = $filename ; <> } ; 
    }
    else {
        $contents = '';
    }
    return $contents;
}

# Is it legal to move from the first position to the second? They must be adjacent.
sub isLegalTransition($$) {
    my ($pos1,$pos2) = @_;
    my $index = ($pos1 + 1) * (scalar @puzzle) + ($pos2 + 1);
    return $legalTransitions{$index};
}

# Find all prefixes where $minimumWordLength <= length <= $maxPrefixLength
#
#   $maxPrefixLength ... Maximum length of prefix we will store. Three gives best performance. 
sub findAllPrefixes($) {
    my ($maxPrefixLength) = @_;
    my %prefixes = ();
    my $puzzleSize = scalar @puzzle;

    # Every possible N-letter combination of the letters in the puzzle 
    # can be represented as an integer, though many of those combinations
    # involve illegal transitions, duplicated letters, etc.
    # Iterate through all those possibilities and eliminate the illegal ones.
    my $maxIndex = $puzzleSize ** $maxPrefixLength;

    for (my $i = 0; $i < $maxIndex; $i++) {
        my @path;
        my $remainder = $i;
        my $prevPosition = -1;
        my $prefix = '';
        my %usedPositions = ();
        for (my $prefixLength = 1; $prefixLength <= $maxPrefixLength; $prefixLength++) {
            my $position = $remainder % $puzzleSize;

            # Is this a valid step?
            #  a. Is the transition legal (to an adjacent square)?
            if (! isLegalTransition($prevPosition, $position)) {
                last;
            }

            #  b. Have we repeated a square?
            if ($usedPositions{$position}) {
                last;
            }
            else {
                $usedPositions{$position} = 1;
            }

            # Record this prefix if length >= $minimumWordLength.
            $prefix .= $puzzle[$position];
            if ($prefixLength >= $minimumWordLength) {
                $prefixes{$prefix} = 1;
            }

            push @path, $position;
            $remainder -= $position;
            $remainder /= $puzzleSize;
            $prevPosition = $position;
        } # end inner for
    } # end outer for
    return %prefixes;
}

# Loop through all words in dictionary, looking for ones that are in the puzzle.
sub findWordsInPuzzle(@) {
    my @allWords = @_;
    my @wordsFound = ();
    my $puzzleSize = scalar @puzzle;
WORD: foreach my $word (@allWords) {
        my $wordLength = length($word);
        if ($wordLength > $puzzleSize || $wordLength < $minimumWordLength) {
            # Reject word as too short or too long.
        }
        elsif ($wordLength <= $maximumPrefixLength ) {
            # Word should be in the prefix hash.
            if ($prefixesInPuzzle{$word}) {
                push @wordsFound, $word;
            }
        }
        else {
            # Scan through the word using a window of length $maximumPrefixLength, looking for any strings not in our prefix list.
            # If any are found that are not in the list, this word is not possible.
            # If no non-matches are found, we have more work to do.
            my $limit = $wordLength - $maximumPrefixLength + 1;
            for (my $startIndex = 0; $startIndex < $limit; $startIndex ++) {
                if (! $prefixesInPuzzle{substr($word, $startIndex, $maximumPrefixLength)}) {
                    next WORD;
                }
            }
            if (isWordTraceable($word)) {
                # Additional test necessary: see if we can form this word by following legal transitions
                push @wordsFound, $word;
            }
        }

    }
    return @wordsFound;
}

# Is it possible to trace out the word using only legal transitions?
sub isWordTraceable($) {
    my $word = shift;
    return traverse([split(//, $word)], [-1]); # Start at special square -1, which may transition to any square in the puzzle.
}

# Recursively look for a path through the puzzle that matches the word.
sub traverse($$) {
    my ($lettersRef, $pathRef) = @_;
    my $index = scalar @$pathRef - 1;
    my $position = $pathRef->[$index];
    my $letter = $lettersRef->[$index];
    my $branchesRef =  $transitions{$position};
BRANCH: foreach my $branch (@$branchesRef) {
            if ($puzzle[$branch] eq $letter) {
                # Have we used this position yet?
                foreach my $usedBranch (@$pathRef) {
                    if ($usedBranch == $branch) {
                        next BRANCH;
                    }
                }
                if (scalar @$lettersRef == $index + 1) {
                    return 1; # End of word and success.
                }
                push @$pathRef, $branch;
                if (traverse($lettersRef, $pathRef)) {
                    return 1; # Recursive success.
                }
                else {
                    pop @$pathRef;
                }
            }
        }
    return 0; # No path found. Failed.
}
9 голосов
/ 19 ноября 2009

Я потратил 3 месяца, работая над решением 10-точечной задачи 5x5 о плотных досках.

Проблема теперь решена и выложена с полным раскрытием на 5 веб-страницах. Пожалуйста, свяжитесь со мной с вопросами.

Алгоритм анализа доски использует явный стек для псевдорекурсивного обхода квадратов доски через ориентированный ациклический граф слов с прямой дочерней информацией и механизмом отслеживания меток времени. Вполне возможно, это самая передовая в мире структура данных лексикона.

Схема оценивает около 10 000 очень хороших плат в секунду на четырехъядерном ядре. (9500+ баллов)

Родительская веб-страница:

DeepSearch.c - http://www.pathcom.com/~vadco/deep.html

Веб-страницы компонентов:

Оптимальное табло - http://www.pathcom.com/~vadco/binary.html

Продвинутая структура лексики - http://www.pathcom.com/~vadco/adtdawg.html

Алгоритм анализа платы - http://www.pathcom.com/~vadco/guns.html

Параллельная пакетная обработка - http://www.pathcom.com/~vadco/parallel.html

- Этот комплексный труд будет интересен только человеку, который требует самого лучшего.

...