最近我一直在iPhone上玩一款名为《Scramble》的游戏。有些人可能知道这个游戏叫拼字游戏。从本质上讲,当游戏开始时,你会得到一个字母矩阵:

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

The goal of the game is to find as many words as you can that can be formed by chaining letters together. You can start with any letter, and all the letters that surround it are fair game, and then once you move on to the next letter, all the letters that surround that letter are fair game, except for any previously used letters. So in the grid above, for example, I could come up with the words LOB, TUX, SEA, FAME, etc. Words must be at least 3 characters, and no more than NxN characters, which would be 16 in this game but can vary in some implementations. While this game is fun and addictive, I am apparently not very good at it and I wanted to cheat a little bit by making a program that would give me the best possible words (the longer the word the more points you get).

(来源:boggled.org)

不幸的是,我不太擅长算法或它们的效率等等。我的第一次尝试使用一个像这样的字典(约2.3MB),并进行线性搜索,试图匹配字典条目的组合。这需要花费很长时间来找到可能的单词,因为你每轮只有2分钟的时间,这是不够的。

我很有兴趣看看是否有任何Stackoverflowers可以提出更有效的解决方案。我主要是在寻找使用三大p的解决方案:Python、PHP和Perl,尽管任何使用Java或c++的东西也很酷,因为速度是至关重要的。

目前的解决方案:

Adam Rosenfield, Python, ~20岁 John Fouhy, Python, ~3秒 Kent Fredric, Perl, ~1s Darius Bacon, Python, ~1s rvarcher, VB。净,~ 1 s Paolo Bergantino, PHP(实时链接),~5s(本地~2s)


当前回答

你的搜索算法是否会随着搜索的继续而不断减少单词列表?

例如,在上面的搜索中,你的单词只能以13个字母开头(有效地减少了一半的开头字母)。

当你添加更多的字母排列时,它会进一步减少可用的单词集,减少必要的搜索。

我会从这里开始。

其他回答

我已经在c#中使用DFA算法解决了这个问题。你可以查看我的代码

https://github.com/attilabicsko/wordshuffler/

除了在矩阵中查找单词外,我的算法还保存单词的实际路径,所以在设计单词查找游戏时,你可以检查在实际路径上是否有单词。

我知道我在派对上迟到了,但我已经实现了,作为编码练习,在几种编程语言(c++, Java, Go, c#, Python, Ruby, JavaScript, Julia, Lua, PHP, Perl)中使用了一个填字器,我认为有人可能会对这些感兴趣,所以我在这里留下了链接: https://github.com/AmokHuginnsson/boggle-solvers

我建议根据单词做一个字母树。这棵树将由字母结构组成,像这样:

letter: char
isWord: boolean

然后构建树,每个深度添加一个新字母。换句话说,第一层是字母表;然后从这些树中,会有另外26个条目,以此类推,直到你把所有的单词都拼出来。坚持这个解析树,它将使所有可能的答案更快地查找。

使用这个解析过的树,您可以非常快速地找到解决方案。下面是伪代码:

BEGIN: 
    For each letter:
        if the struct representing it on the current depth has isWord == true, enter it as an answer.
        Cycle through all its neighbors; if there is a child of the current node corresponding to the letter, recursively call BEGIN on it.

这可以通过一些动态编程来加快。例如,在你的样本中,两个“A”都在一个“E”和一个“W”旁边,这(从它们击中它们的点来看)是相同的。我没有足够的时间来详细说明这个代码,但我想你们可以理解。

此外,我相信你会找到其他解决方案,如果你谷歌“Boggle solver”。

我知道我已经非常晚了,但是我之前用PHP做了一个——只是为了好玩……

http://www.lostsockdesign.com.au/sandbox/boggle/index.php?letters=fxieamloewbxastu 在0.90108秒内找到75个单词(133分)

F……X . .我 .............. E ............... 一个 ...................................... 米 .............................. L ............................ O ............................... E .................... W ............................ B .......................... X 一个 .................. 年代 .................................................. T ................. U…

给出了一些程序实际在做什么的指示-每个字母是它开始查看模式的地方,而每个'。这显示了中国试图走的一条道路。越多越好。“它搜索得越远。

如果你想要密码,请告诉我…这是一个可怕的PHP和HTML的混合体,从来没有想过要看到阳光,所以我不敢在这里张贴:P

下面是使用NLTK工具包中的预定义单词的解决方案 NLTK有NLTK。语料库包,我们有一个叫做单词的包,它包含超过20万个英语单词,你可以简单地把它们都用到你的程序中。

一旦创建你的矩阵转换成一个字符数组,并执行这段代码

import nltk
from nltk.corpus import words
from collections import Counter

def possibleWords(input, charSet):
    for word in input:
        dict = Counter(word)
        flag = 1
        for key in dict.keys():
            if key not in charSet:
                flag = 0
        if flag == 1 and len(word)>5: #its depends if you want only length more than 5 use this otherwise remove that one. 
            print(word)


nltk.download('words')
word_list = words.words()
# prints 236736
print(len(word_list))
charSet = ['h', 'e', 'l', 'o', 'n', 'v', 't']
possibleWords(word_list, charSet)

输出:

eleven
eleventh
elevon
entente
entone
ethene
ethenol
evolve
evolvent
hellhole
helvell
hooven
letten
looten
nettle
nonene
nonent
nonlevel
notelet
novelet
novelette
novene
teenet
teethe
teevee
telethon
tellee
tenent
tentlet
theelol
toetoe
tonlet
toothlet
tootle
tottle
vellon
velvet
velveteen
venene
vennel
venthole
voeten
volent
volvelle
volvent
voteen

我希望你能得到它。