本文找了两个不同版本的算法实现的数独解法,均转译成golang版本。最后以执行时间对比相互之间的效率。
需要填充的数字,以数字0表达。
{0,2,5,0},{0,7,8,3,4,{5,1,8},{2,9,
第一版,参考一个网上找的C++版
原文链接
package mainimport ( "fmt")var sign = falsevar Sudoku = [9][9]int{ {0, 0, 2, 5, 0},{0, 7, 8, 3, 4,{5, 1, 8},{2, 9,}func main() { DFS(0) Output(Sudoku)}func Output(sudoku [9][9]int) { for i := 0; i < 81; i++ { fmt.Printf("%2d ",sudoku[i/9][i%9]) if i != 0 && (i+1)%9 == 0 { fmt.Println("") } }}func Check(n int,key int) bool { for i := 0; i < 9; i++ { r := n / 9 if Sudoku[r][i] == key { return false } } for i := 0; i < 9; i++ { c := n % 9 if Sudoku[i][c] == key { return false } } x := n / 9 / 3 * 3 y := n % 9 / 3 * 3 for i := x; i < x+3; i++ { for j := y; j < y+3; j++ { if Sudoku[i][j] == key { return false } } } return true}func DFS(n int) { if n > 80 { sign = true return } if Sudoku[n/9][n%9] != 0 { DFS(n + 1) } else { for v := 1; v <= 9; v++ { if Check(n,v) { Sudoku[n/9][n%9] = v DFS(n + 1) if sign { return } Sudoku[n/9][n%9] = 0 } } }}
执行时间如下图所示:
第二版参考一个python实现的版本
这个版本代码比较长,感兴趣的朋友可以去我的github查看源码
第一版实现采用了DFS深度搜索遍历解数独,但因为是深度搜索所以算法上效率较低,做了太多无用功。
第二版使用了队列和栈回溯解数独,效率上比较高。但在开发时间的对比,使用了golang花的时间恰好相反。
C++版本约半个小时就实现了,因为golang也是c系家族的一员,同是静态语言,所以实现并需花太多时间思考。
而python版牺牲了我约一周的空余时间,中间还遇到挺多问题,很沮丧差点放弃,之所以花了那么长时间,
python有现成的map,filter方法可以直接调用。而golang官方并无现成的包去实现这些功能,需要自己去考虑实现。
在场合上面,可以看出动态类型语言与静态类型语言天生不一样,动态类型语言开发快,执行效率稍慢。静态语言类型开发较花时间,执行效率高。
源码地址:https://github.com/ivaners/data_structure/tree/master/sudoku
总结以上是内存溢出为你收集整理的golang版使用队列秒解数独全部内容,希望文章能够帮你解决golang版使用队列秒解数独所遇到的程序开发问题。
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