Решение "Кто владеет Зебра" программно?
Изменить: эта головоломка также известна как "Загадка Эйнштейна"
Кто владеет Zebra (вы можете попробуйте онлайн-версию здесь) - это пример классического набора головоломок, и я уверен, что большинство людей из Qaru могут решить проблему с помощью ручки и бумаги. Но как выглядят программные решения?
Основываясь на подсказках, перечисленных ниже...
- Есть пять домов.
- Каждый дом имеет свой уникальный цвет.
- Все владельцы домов имеют разные национальности.
- Все они имеют разных домашних животных.
- Все они пьют разные напитки.
- Все они курят разные сигареты.
- Английский человек живет в красном доме.
- У шведки есть собака.
- Дэйн пьет чай.
- Зеленый дом находится на левой стороне белого дома.
- Они пьют кофе в зеленом доме.
- Человек, который курит Pall Mall, имеет птиц.
- В желтом доме они курят Дунхилл.
- В среднем доме они пьют молоко.
- Норвежцы живут в первом доме.
- Человек, который курит Blend, живет в доме рядом с домом с кошками.
- В доме рядом с домом, где у них есть лошадь, они курят Дунхилл.
- Человек, который курит Blue Master, пьет пиво.
- Немецкий курит принца.
- Норвежский живет рядом с синим домом.
- Они пьют воду в доме рядом с домом, где они курят смесь.
... кому принадлежит Зебра?
Ответы
Ответ 1
Здесь решение в Python на основе программирования ограничений:
from constraint import AllDifferentConstraint, InSetConstraint, Problem
# variables
colors = "blue red green white yellow".split()
nationalities = "Norwegian German Dane Swede English".split()
pets = "birds dog cats horse zebra".split()
drinks = "tea coffee milk beer water".split()
cigarettes = "Blend, Prince, Blue Master, Dunhill, Pall Mall".split(", ")
# There are five houses.
minn, maxn = 1, 5
problem = Problem()
# value of a variable is the number of a house with corresponding property
variables = colors + nationalities + pets + drinks + cigarettes
problem.addVariables(variables, range(minn, maxn+1))
# Each house has its own unique color.
# All house owners are of different nationalities.
# They all have different pets.
# They all drink different drinks.
# They all smoke different cigarettes.
for vars_ in (colors, nationalities, pets, drinks, cigarettes):
problem.addConstraint(AllDifferentConstraint(), vars_)
# In the middle house they drink milk.
#NOTE: interpret "middle" in a numerical sense (not geometrical)
problem.addConstraint(InSetConstraint([(minn + maxn) // 2]), ["milk"])
# The Norwegian lives in the first house.
#NOTE: interpret "the first" as a house number
problem.addConstraint(InSetConstraint([minn]), ["Norwegian"])
# The green house is on the left side of the white house.
#XXX: what is "the left side"? (linear, circular, two sides, 2D house arrangment)
#NOTE: interpret it as 'green house number' + 1 == 'white house number'
problem.addConstraint(lambda a,b: a+1 == b, ["green", "white"])
def add_constraints(constraint, statements, variables=variables, problem=problem):
for stmt in (line for line in statements if line.strip()):
problem.addConstraint(constraint, [v for v in variables if v in stmt])
and_statements = """
They drink coffee in the green house.
The man who smokes Pall Mall has birds.
The English man lives in the red house.
The Dane drinks tea.
In the yellow house they smoke Dunhill.
The man who smokes Blue Master drinks beer.
The German smokes Prince.
The Swede has a dog.
""".split("\n")
add_constraints(lambda a,b: a == b, and_statements)
nextto_statements = """
The man who smokes Blend lives in the house next to the house with cats.
In the house next to the house where they have a horse, they smoke Dunhill.
The Norwegian lives next to the blue house.
They drink water in the house next to the house where they smoke Blend.
""".split("\n")
#XXX: what is "next to"? (linear, circular, two sides, 2D house arrangment)
add_constraints(lambda a,b: abs(a - b) == 1, nextto_statements)
def solve(variables=variables, problem=problem):
from itertools import groupby
from operator import itemgetter
# find & print solutions
for solution in problem.getSolutionIter():
for key, group in groupby(sorted(solution.iteritems(), key=itemgetter(1)), key=itemgetter(1)):
print key,
for v in sorted(dict(group).keys(), key=variables.index):
print v.ljust(9),
print
if __name__ == '__main__':
solve()
Вывод:
1 yellow Norwegian cats water Dunhill
2 blue Dane horse tea Blend
3 red English birds milk Pall Mall
4 green German zebra coffee Prince
5 white Swede dog beer Blue Master
Для поиска решения требуется 0,6 секунды (процессор 1,5 ГГц).
Ответ: "Немец владеет зеброй".
Чтобы установить модуль constraint
через pip
: pip install python-constraint
Чтобы установить вручную:
Ответ 2
В Prolog мы можем создать экземпляр домена, просто выбирая из него элементы:) (делая взаимоисключающий выбор, для эффективности). Используя SWI-Prolog,
select([A|As],S):- select(A,S,S1),select(As,S1).
select([],_).
left_of(A,B,C):- append(_,[A,B|_],C).
next_to(A,B,C):- left_of(A,B,C) ; left_of(B,A,C).
zebra(Owns, HS):- % house: color,nation,pet,drink,smokes
HS = [ h(_,norwegian,_,_,_), h(blue,_,_,_,_), h(_,_,_,milk,_), _, _],
select([ h(red,brit,_,_,_), h(_,swede,dog,_,_),
h(_,dane,_,tea,_), h(_,german,_,_,prince)], HS),
select([ h(_,_,birds,_,pallmall), h(yellow,_,_,_,dunhill),
h(_,_,_,beer,bluemaster)], HS),
left_of( h(green,_,_,coffee,_), h(white,_,_,_,_), HS),
next_to( h(_,_,_,_,dunhill), h(_,_,horse,_,_), HS),
next_to( h(_,_,_,_,blend), h(_,_,cats, _,_), HS),
next_to( h(_,_,_,_,blend), h(_,_,_,water,_), HS),
member( h(_,Owns,zebra,_,_), HS).
Запускается довольно быстро:
?- time( (zebra(Who,HS), writeln(Who), nl, maplist(writeln,HS), nl, false
; writeln('no more solutions!') )).
german
h( yellow, norwegian, cats, water, dunhill )
h( blue, dane, horse, tea, blend )
h( red, brit, birds, milk, pallmall )
h( green, german, zebra, coffee, prince ) % formatted by hand
h( white, swede, dog, beer, bluemaster)
no more solutions!
% 1,706 inferences, 0.000 CPU in 0.070 seconds (0% CPU, Infinite Lips)
true.
Ответ 3
В одном плакате уже упоминалось, что Prolog - это потенциальное решение. Это правда, и это решение, которое я бы использовал. В более общих терминах это идеальная проблема для автоматической системы вывода. Prolog - это язык логического программирования (и связанный с ним интерпретатор), который формирует такую систему. Это в основном позволяет заключить факты из заявлений, сделанных с помощью Логика первого порядка. FOL - это в основном более продвинутая форма пропозициональной логики. Если вы решите, что не хотите использовать Prolog, вы можете использовать подобную систему своего собственного создания, используя технику, такую как modus ponens для выполнения сделайте выводы.
Вам, конечно, нужно будет добавить некоторые правила о зебрах, так как это нигде не упоминается... Я считаю, что цель состоит в том, что вы можете выяснить других 4 домашних животных и таким образом вывести последний из них - зебра? Вы хотите добавить правила, в которых указана зебра, является одним из домашних животных, и в каждом доме может быть только одно домашнее животное. Получение такого рода "здравого смысла" знания в систему вывода является основным препятствием для использования техники как истинного ИИ. Есть некоторые исследовательские проекты, такие как Cyc, которые пытаются дать такие общие знания с помощью грубой силы. Они встретили интересный успех.
Ответ 4
Совместимость с SWI-Prolog:
% NOTE - This may or may not be more efficent. A bit verbose, though.
left_side(L, R, [L, R, _, _, _]).
left_side(L, R, [_, L, R, _, _]).
left_side(L, R, [_, _, L, R, _]).
left_side(L, R, [_, _, _, L, R]).
next_to(X, Y, Street) :- left_side(X, Y, Street).
next_to(X, Y, Street) :- left_side(Y, X, Street).
m(X, Y) :- member(X, Y).
get_zebra(Street, Who) :-
Street = [[C1, N1, P1, D1, S1],
[C2, N2, P2, D2, S2],
[C3, N3, P3, D3, S3],
[C4, N4, P4, D4, S4],
[C5, N5, P5, D5, S5]],
m([red, english, _, _, _], Street),
m([_, swede, dog, _, _], Street),
m([_, dane, _, tea, _], Street),
left_side([green, _, _, _, _], [white, _, _, _, _], Street),
m([green, _, _, coffee, _], Street),
m([_, _, birds, _, pallmall], Street),
m([yellow, _, _, _, dunhill], Street),
D3 = milk,
N1 = norwegian,
next_to([_, _, _, _, blend], [_, _, cats, _, _], Street),
next_to([_, _, horse, _, _], [_, _, _, _, dunhill], Street),
m([_, _, _, beer, bluemaster], Street),
m([_, german, _, _, prince], Street),
next_to([_, norwegian, _, _, _], [blue, _, _, _, _], Street),
next_to([_, _, _, water, _], [_, _, _, _, blend], Street),
m([_, Who, zebra, _, _], Street).
У переводчика:
?- get_zebra(Street, Who).
Street = ...
Who = german
Ответ 5
Вот как бы я это сделал. Сначала я бы сгенерировал все упорядоченные n-кортежи
(housenumber, color, nationality, pet, drink, smoke)
5 ^ 6 из них, 15625, легко управляемы. Затем я отфильтровываю простые булевы условия. там десять из них, и каждый из тех, кого вы ожидаете отфильтровать из 8/25 условий (1/25 из условий содержат шведа с собакой, 16/25 содержат не-шведа с не-собакой), Конечно, они не независимы, но после фильтрации их не должно быть много.
После этого у вас есть хорошая проблема с графом. Создайте график с каждым node, представляющим один из оставшихся n-кортежей. Добавьте ребра к графу, если два конца содержат дубликаты в некоторой позиции n-кортежа или нарушают любые "позиционные" ограничения (там пять из них). Оттуда вы почти дома, ищите график для независимого набора из пяти узлов (ни один из узлов, соединенных ребрами). Если их не так уж много, вы можете просто исчерпывающе генерировать все 5 наборов n-кортежей и просто фильтровать их снова.
Это может быть хорошим кандидатом для гольфа. Кто-то, вероятно, может решить его в одной строке с чем-то вроде haskell:)
afterthought: Начальный проход фильтра также может исключать информацию из позиционных ограничений. Не много (1/25), но все же значимо.
Ответ 6
Другое решение Python, на этот раз использующее Python PyKE (Python Knowledge Engine). Разумеется, это более подробно, чем использование модуля "ограничение" Python в решении by @J.F.Sebastian, но оно представляет интересное сравнение для любого, кто смотрит в механизм необработанных знаний для этого типа проблем.
clues.kfb
categories( POSITION, 1, 2, 3, 4, 5 ) # There are five houses.
categories( HOUSE_COLOR, blue, red, green, white, yellow ) # Each house has its own unique color.
categories( NATIONALITY, Norwegian, German, Dane, Swede, English ) # All house owners are of different nationalities.
categories( PET, birds, dog, cats, horse, zebra ) # They all have different pets.
categories( DRINK, tea, coffee, milk, beer, water ) # They all drink different drinks.
categories( SMOKE, Blend, Prince, 'Blue Master', Dunhill, 'Pall Mall' ) # They all smoke different cigarettes.
related( NATIONALITY, English, HOUSE_COLOR, red ) # The English man lives in the red house.
related( NATIONALITY, Swede, PET, dog ) # The Swede has a dog.
related( NATIONALITY, Dane, DRINK, tea ) # The Dane drinks tea.
left_of( HOUSE_COLOR, green, HOUSE_COLOR, white ) # The green house is on the left side of the white house.
related( DRINK, coffee, HOUSE_COLOR, green ) # They drink coffee in the green house.
related( SMOKE, 'Pall Mall', PET, birds ) # The man who smokes Pall Mall has birds.
related( SMOKE, Dunhill, HOUSE_COLOR, yellow ) # In the yellow house they smoke Dunhill.
related( POSITION, 3, DRINK, milk ) # In the middle house they drink milk.
related( NATIONALITY, Norwegian, POSITION, 1 ) # The Norwegian lives in the first house.
next_to( SMOKE, Blend, PET, cats ) # The man who smokes Blend lives in the house next to the house with cats.
next_to( SMOKE, Dunhill, PET, horse ) # In the house next to the house where they have a horse, they smoke Dunhill.
related( SMOKE, 'Blue Master', DRINK, beer ) # The man who smokes Blue Master drinks beer.
related( NATIONALITY, German, SMOKE, Prince ) # The German smokes Prince.
next_to( NATIONALITY, Norwegian, HOUSE_COLOR, blue ) # The Norwegian lives next to the blue house.
next_to( DRINK, water, SMOKE, Blend ) # They drink water in the house next to the house where they smoke Blend.
relations.krb
#############
# Categories
# Foreach set of categories, assert each type
categories
foreach
clues.categories($category, $thing1, $thing2, $thing3, $thing4, $thing5)
assert
clues.is_category($category, $thing1)
clues.is_category($category, $thing2)
clues.is_category($category, $thing3)
clues.is_category($category, $thing4)
clues.is_category($category, $thing5)
#########################
# Inverse Relationships
# Foreach A=1, assert 1=A
inverse_relationship_positive
foreach
clues.related($category1, $thing1, $category2, $thing2)
assert
clues.related($category2, $thing2, $category1, $thing1)
# Foreach A!1, assert 1!A
inverse_relationship_negative
foreach
clues.not_related($category1, $thing1, $category2, $thing2)
assert
clues.not_related($category2, $thing2, $category1, $thing1)
# Foreach "A beside B", assert "B beside A"
inverse_relationship_beside
foreach
clues.next_to($category1, $thing1, $category2, $thing2)
assert
clues.next_to($category2, $thing2, $category1, $thing1)
###########################
# Transitive Relationships
# Foreach A=1 and 1=a, assert A=a
transitive_positive
foreach
clues.related($category1, $thing1, $category2, $thing2)
clues.related($category2, $thing2, $category3, $thing3)
check unique($thing1, $thing2, $thing3) \
and unique($category1, $category2, $category3)
assert
clues.related($category1, $thing1, $category3, $thing3)
# Foreach A=1 and 1!a, assert A!a
transitive_negative
foreach
clues.related($category1, $thing1, $category2, $thing2)
clues.not_related($category2, $thing2, $category3, $thing3)
check unique($thing1, $thing2, $thing3) \
and unique($category1, $category2, $category3)
assert
clues.not_related($category1, $thing1, $category3, $thing3)
##########################
# Exclusive Relationships
# Foreach A=1, assert A!2 and A!3 and A!4 and A!5
if_one_related_then_others_unrelated
foreach
clues.related($category, $thing, $category_other, $thing_other)
check unique($category, $category_other)
clues.is_category($category_other, $thing_not_other)
check unique($thing, $thing_other, $thing_not_other)
assert
clues.not_related($category, $thing, $category_other, $thing_not_other)
# Foreach A!1 and A!2 and A!3 and A!4, assert A=5
if_four_unrelated_then_other_is_related
foreach
clues.not_related($category, $thing, $category_other, $thingA)
clues.not_related($category, $thing, $category_other, $thingB)
check unique($thingA, $thingB)
clues.not_related($category, $thing, $category_other, $thingC)
check unique($thingA, $thingB, $thingC)
clues.not_related($category, $thing, $category_other, $thingD)
check unique($thingA, $thingB, $thingC, $thingD)
# Find the fifth variation of category_other.
clues.is_category($category_other, $thingE)
check unique($thingA, $thingB, $thingC, $thingD, $thingE)
assert
clues.related($category, $thing, $category_other, $thingE)
###################
# Neighbors: Basic
# Foreach "A left of 1", assert "A beside 1"
expanded_relationship_beside_left
foreach
clues.left_of($category1, $thing1, $category2, $thing2)
assert
clues.next_to($category1, $thing1, $category2, $thing2)
# Foreach "A beside 1", assert A!1
unrelated_to_beside
foreach
clues.next_to($category1, $thing1, $category2, $thing2)
check unique($category1, $category2)
assert
clues.not_related($category1, $thing1, $category2, $thing2)
###################################
# Neighbors: Spatial Relationships
# Foreach "A beside B" and "A=(at-edge)", assert "B=(near-edge)"
check_next_to_either_edge
foreach
clues.related(POSITION, $position_known, $category, $thing)
check is_edge($position_known)
clues.next_to($category, $thing, $category_other, $thing_other)
clues.is_category(POSITION, $position_other)
check is_beside($position_known, $position_other)
assert
clues.related(POSITION, $position_other, $category_other, $thing_other)
# Foreach "A beside B" and "A!(near-edge)" and "B!(near-edge)", assert "A!(at-edge)"
check_too_close_to_edge
foreach
clues.next_to($category, $thing, $category_other, $thing_other)
clues.is_category(POSITION, $position_edge)
clues.is_category(POSITION, $position_near_edge)
check is_edge($position_edge) and is_beside($position_edge, $position_near_edge)
clues.not_related(POSITION, $position_near_edge, $category, $thing)
clues.not_related(POSITION, $position_near_edge, $category_other, $thing_other)
assert
clues.not_related(POSITION, $position_edge, $category, $thing)
# Foreach "A beside B" and "A!(one-side)", assert "A=(other-side)"
check_next_to_with_other_side_impossible
foreach
clues.next_to($category, $thing, $category_other, $thing_other)
clues.related(POSITION, $position_known, $category_other, $thing_other)
check not is_edge($position_known)
clues.not_related($category, $thing, POSITION, $position_one_side)
check is_beside($position_known, $position_one_side)
clues.is_category(POSITION, $position_other_side)
check is_beside($position_known, $position_other_side) \
and unique($position_known, $position_one_side, $position_other_side)
assert
clues.related($category, $thing, POSITION, $position_other_side)
# Foreach "A left of B"...
# ... and "C=(position1)" and "D=(position2)" and "E=(position3)"
# ~> assert "A=(other-position)" and "B=(other-position)+1"
left_of_and_only_two_slots_remaining
foreach
clues.left_of($category_left, $thing_left, $category_right, $thing_right)
clues.related($category_left, $thing_left_other1, POSITION, $position1)
clues.related($category_left, $thing_left_other2, POSITION, $position2)
clues.related($category_left, $thing_left_other3, POSITION, $position3)
check unique($thing_left, $thing_left_other1, $thing_left_other2, $thing_left_other3)
clues.related($category_right, $thing_right_other1, POSITION, $position1)
clues.related($category_right, $thing_right_other2, POSITION, $position2)
clues.related($category_right, $thing_right_other3, POSITION, $position3)
check unique($thing_right, $thing_right_other1, $thing_right_other2, $thing_right_other3)
clues.is_category(POSITION, $position4)
clues.is_category(POSITION, $position5)
check is_left_right($position4, $position5) \
and unique($position1, $position2, $position3, $position4, $position5)
assert
clues.related(POSITION, $position4, $category_left, $thing_left)
clues.related(POSITION, $position5, $category_right, $thing_right)
#########################
fc_extras
def unique(*args):
return len(args) == len(set(args))
def is_edge(pos):
return (pos == 1) or (pos == 5)
def is_beside(pos1, pos2):
diff = (pos1 - pos2)
return (diff == 1) or (diff == -1)
def is_left_right(pos_left, pos_right):
return (pos_right - pos_left == 1)
driver.py (на самом деле больше, но в этом суть)
from pyke import knowledge_engine
engine = knowledge_engine.engine(__file__)
engine.activate('relations')
try:
natl = engine.prove_1_goal('clues.related(PET, zebra, NATIONALITY, $nationality)')[0].get('nationality')
except Exception, e:
natl = "Unknown"
print "== Who owns the zebra? %s ==" % natl
Пример вывода:
$ python driver.py
== Who owns the zebra? German ==
# Color Nationality Pet Drink Smoke
=======================================================
1 yellow Norwegian cats water Dunhill
2 blue Dane horse tea Blend
3 red English birds milk Pall Mall
4 green German zebra coffee Prince
5 white Swede dog beer Blue Master
Calculated in 1.19 seconds.
Источник: https://github.com/DreadPirateShawn/pyke-who-owns-zebra
Ответ 7
Вот выдержка из полного решения с помощью NSolver, размещенное в Einsteins Riddle в С#:
// The green house owner drinks coffee
Post(greenHouse.Eq(coffee));
// The person who smokes Pall Mall rears birds
Post(pallMall.Eq(birds));
// The owner of the yellow house smokes Dunhill
Post(yellowHouse.Eq(dunhill));
Ответ 8
В PAIP (глава 11) Норвиг решает загадку зебры с помощью пролога, встроенного в Lisp.
Ответ 9
Вот простое решение в CLP (FD) (см. также clpfd):
:- use_module(library(clpfd)).
solve(ZebraOwner) :-
maplist( init_dom(1..5),
[[British, Swedish, Danish, Norwegian, German], % Nationalities
[Red, Green, Blue, White, Yellow], % Houses
[Tea, Coffee, Milk, Beer, Water], % Beverages
[PallMall, Blend, Prince, Dunhill, BlueMaster], % Cigarettes
[Dog, Birds, Cats, Horse, Zebra]]), % Pets
British #= Red, % Hint 1
Swedish #= Dog, % Hint 2
Danish #= Tea, % Hint 3
Green #= White - 1 , % Hint 4
Green #= Coffee, % Hint 5
PallMall #= Birds, % Hint 6
Yellow #= Dunhill, % Hint 7
Milk #= 3, % Hint 8
Norwegian #= 1, % Hint 9
neighbor(Blend, Cats), % Hint 10
neighbor(Horse, Dunhill), % Hint 11
BlueMaster #= Beer, % Hint 12
German #= Prince, % Hint 13
neighbor(Norwegian, Blue), % Hint 14
neighbor(Blend, Water), % Hint 15
memberchk(Zebra-ZebraOwner, [British-british, Swedish-swedish, Danish-danish,
Norwegian-norwegian, German-german]).
init_dom(R, L) :-
all_distinct(L),
L ins R.
neighbor(X, Y) :-
(X #= (Y - 1)) #\/ (X #= (Y + 1)).
Запустив его, вы получите:
3? - время (решение (Z)).
% 111,798 выводов, 0,016 CPU за 0,020 секунды (78% CPU, 7166493 губ)
Z = немецкий.
Ответ 10
Решение ES6 (Javascript)
С большим количеством генераторов ES6 и немного lodash. Для этого вам понадобится Babel.
var _ = require('lodash');
function canBe(house, criteria) {
for (const key of Object.keys(criteria))
if (house[key] && house[key] !== criteria[key])
return false;
return true;
}
function* thereShouldBe(criteria, street) {
for (const i of _.range(street.length))
yield* thereShouldBeAtIndex(criteria, i, street);
}
function* thereShouldBeAtIndex(criteria, index, street) {
if (canBe(street[index], criteria)) {
const newStreet = _.cloneDeep(street);
newStreet[index] = _.assign({}, street[index], criteria);
yield newStreet;
}
}
function* leftOf(critA, critB, street) {
for (const i of _.range(street.length - 1)) {
if (canBe(street[i], critA) && canBe(street[i+1], critB)) {
const newStreet = _.cloneDeep(street);
newStreet[i ] = _.assign({}, street[i ], critA);
newStreet[i+1] = _.assign({}, street[i+1], critB);
yield newStreet;
}
}
}
function* nextTo(critA, critB, street) {
yield* leftOf(critA, critB, street);
yield* leftOf(critB, critA, street);
}
const street = [{}, {}, {}, {}, {}]; // five houses
// Btw: it turns out we don't need uniqueness constraint.
const constraints = [
s => thereShouldBe({nation: 'English', color: 'red'}, s),
s => thereShouldBe({nation: 'Swede', animal: 'dog'}, s),
s => thereShouldBe({nation: 'Dane', drink: 'tea'}, s),
s => leftOf({color: 'green'}, {color: 'white'}, s),
s => thereShouldBe({drink: 'coffee', color: 'green'}, s),
s => thereShouldBe({cigarettes: 'PallMall', animal: 'birds'}, s),
s => thereShouldBe({color: 'yellow', cigarettes: 'Dunhill'}, s),
s => thereShouldBeAtIndex({drink: 'milk'}, 2, s),
s => thereShouldBeAtIndex({nation: 'Norwegian'}, 0, s),
s => nextTo({cigarettes: 'Blend'}, {animal: 'cats'}, s),
s => nextTo({animal: 'horse'}, {cigarettes: 'Dunhill'}, s),
s => thereShouldBe({cigarettes: 'BlueMaster', drink: 'beer'}, s),
s => thereShouldBe({nation: 'German', cigarettes: 'Prince'}, s),
s => nextTo({nation: 'Norwegian'}, {color: 'blue'}, s),
s => nextTo({drink: 'water'}, {cigarettes: 'Blend'}, s),
s => thereShouldBe({animal: 'zebra'}, s), // should be somewhere
];
function* findSolution(remainingConstraints, street) {
if (remainingConstraints.length === 0)
yield street;
else
for (const newStreet of _.head(remainingConstraints)(street))
yield* findSolution(_.tail(remainingConstraints), newStreet);
}
for (const streetSolution of findSolution(constraints, street)) {
console.log(streetSolution);
}
Результат:
[ { color: 'yellow',
cigarettes: 'Dunhill',
nation: 'Norwegian',
animal: 'cats',
drink: 'water' },
{ nation: 'Dane',
drink: 'tea',
cigarettes: 'Blend',
animal: 'horse',
color: 'blue' },
{ nation: 'English',
color: 'red',
cigarettes: 'PallMall',
animal: 'birds',
drink: 'milk' },
{ color: 'green',
drink: 'coffee',
nation: 'German',
cigarettes: 'Prince',
animal: 'zebra' },
{ nation: 'Swede',
animal: 'dog',
color: 'white',
cigarettes: 'BlueMaster',
drink: 'beer' } ]
Время выполнения составляет около 2,5 секунд для меня, но это можно улучшить, изменив порядок правил. Я решил сохранить первоначальный порядок для ясности.
Спасибо, это была крутая задача!
Ответ 11
Это действительно проблема решения ограничений. Вы можете сделать это с обобщенным видом распространения ограничений в логическом программировании, таком как языки. У нас есть демо специально для проблемы Zebra в системе ALE (механизм логики атрибутов):
http://www.cs.toronto.edu/~gpenn/ale.html
Здесь ссылка на кодирование упрощенной головоломки Zebra:
http://www.cs.toronto.edu/~gpenn/ale/files/grammars/baby.pl
Сделать это эффективно - это другое дело.
Ответ 12
Самый простой способ программно решить такие проблемы - использовать вложенные циклы во всех перестановках и проверить, удовлетворяет ли результат предикатам в вопросе. Многие предикаты можно вытащить из внутреннего цикла в внешние контуры, чтобы резко уменьшить вычислительную сложность, пока ответ не будет вычислен в разумные сроки.
Вот простое решение F #, полученное из статьи в F # Journal:
let rec distribute y xs =
match xs with
| [] -> [[y]]
| x::xs -> (y::x::xs)::[for xs in distribute y xs -> x::xs]
let rec permute xs =
match xs with
| [] | [_] as xs -> [xs]
| x::xs -> List.collect (distribute x) (permute xs)
let find xs x = List.findIndex ((=) x) xs + 1
let eq xs x ys y = find xs x = find ys y
let nextTo xs x ys y = abs(find xs x - find ys y) = 1
let nations = ["British"; "Swedish"; "Danish"; "Norwegian"; "German"]
let houses = ["Red"; "Green"; "Blue"; "White"; "Yellow"]
let drinks = ["Milk"; "Coffee"; "Water"; "Beer"; "Tea"]
let smokes = ["Blend"; "Prince"; "Blue Master"; "Dunhill"; "Pall Mall"]
let pets = ["Dog"; "Cat"; "Zebra"; "Horse"; "Bird"]
[ for nations in permute nations do
if find nations "Norwegian" = 1 then
for houses in permute houses do
if eq nations "British" houses "Red" &&
find houses "Green" = find houses "White"-1 &&
nextTo nations "Norwegian" houses "Blue" then
for drinks in permute drinks do
if eq nations "Danish" drinks "Tea" &&
eq houses "Green" drinks "Coffee" &&
3 = find drinks "Milk" then
for smokes in permute smokes do
if eq houses "Yellow" smokes "Dunhill" &&
eq smokes "Blue Master" drinks "Beer" &&
eq nations "German" smokes "Prince" &&
nextTo smokes "Blend" drinks "Water" then
for pets in permute pets do
if eq nations "Swedish" pets "Dog" &&
eq smokes "Pall Mall" pets "Bird" &&
nextTo pets "Cat" smokes "Blend" &&
nextTo pets "Horse" smokes "Dunhill" then
yield nations, houses, drinks, smokes, pets ]
Выход, полученный в 9 мсек, равен:
val it :
(string list * string list * string list * string list * string list) list =
[(["Norwegian"; "Danish"; "British"; "German"; "Swedish"],
["Yellow"; "Blue"; "Red"; "Green"; "White"],
["Water"; "Tea"; "Milk"; "Coffee"; "Beer"],
["Dunhill"; "Blend"; "Pall Mall"; "Prince"; "Blue Master"],
["Cat"; "Horse"; "Bird"; "Zebra"; "Dog"])]
Ответ 13
Пример Microsoft Solver Foundation:
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ff525831%28v=vs.93%29.aspx?f=255&MSPPError=-2147217396
delegate CspTerm NamedTerm(string name);
public static void Zebra() {
ConstraintSystem S = ConstraintSystem.CreateSolver();
var termList = new List<KeyValuePair<CspTerm, string>>();
NamedTerm House = delegate(string name) {
CspTerm x = S.CreateVariable(S.CreateIntegerInterval(1, 5), name);
termList.Add(new KeyValuePair<CspTerm, string>(x, name));
return x;
};
CspTerm English = House("English"), Spanish = House("Spanish"),
Japanese = House("Japanese"), Italian = House("Italian"),
Norwegian = House("Norwegian");
CspTerm red = House("red"), green = House("green"),
white = House("white"),
blue = House("blue"), yellow = House("yellow");
CspTerm dog = House("dog"), snails = House("snails"),
fox = House("fox"),
horse = House("horse"), zebra = House("zebra");
CspTerm painter = House("painter"), sculptor = House("sculptor"),
diplomat = House("diplomat"), violinist = House("violinist"),
doctor = House("doctor");
CspTerm tea = House("tea"), coffee = House("coffee"),
milk = House("milk"),
juice = House("juice"), water = House("water");
S.AddConstraints(
S.Unequal(English, Spanish, Japanese, Italian, Norwegian),
S.Unequal(red, green, white, blue, yellow),
S.Unequal(dog, snails, fox, horse, zebra),
S.Unequal(painter, sculptor, diplomat, violinist, doctor),
S.Unequal(tea, coffee, milk, juice, water),
S.Equal(English, red),
S.Equal(Spanish, dog),
S.Equal(Japanese, painter),
S.Equal(Italian, tea),
S.Equal(1, Norwegian),
S.Equal(green, coffee),
S.Equal(1, green - white),
S.Equal(sculptor, snails),
S.Equal(diplomat, yellow),
S.Equal(3, milk),
S.Equal(1, S.Abs(Norwegian - blue)),
S.Equal(violinist, juice),
S.Equal(1, S.Abs(fox - doctor)),
S.Equal(1, S.Abs(horse - diplomat))
);
bool unsolved = true;
ConstraintSolverSolution soln = S.Solve();
while (soln.HasFoundSolution) {
unsolved = false;
System.Console.WriteLine("solved.");
StringBuilder[] houses = new StringBuilder[5];
for (int i = 0; i < 5; i++)
houses[i] = new StringBuilder(i.ToString());
foreach (KeyValuePair<CspTerm, string> kvp in termList) {
string item = kvp.Value;
object house;
if (!soln.TryGetValue(kvp.Key, out house))
throw new InvalidProgramException(
"can't find a Term in the solution: " + item);
houses[(int)house - 1].Append(", ");
houses[(int)house - 1].Append(item);
}
foreach (StringBuilder house in houses) {
System.Console.WriteLine(house);
}
soln.GetNext();
}
if (unsolved)
System.Console.WriteLine("No solution found.");
else
System.Console.WriteLine(
"Expected: the Norwegian drinking water and the Japanese with the zebra.");
}
Ответ 14
Это решение MiniZinc для головоломки зебры, как определено в Википедии:
include "globals.mzn";
% Zebra puzzle
int: nc = 5;
% Colors
int: red = 1;
int: green = 2;
int: ivory = 3;
int: yellow = 4;
int: blue = 5;
array[1..nc] of var 1..nc:color;
constraint alldifferent([color[i] | i in 1..nc]);
% Nationalities
int: eng = 1;
int: spa = 2;
int: ukr = 3;
int: nor = 4;
int: jap = 5;
array[1..nc] of var 1..nc:nationality;
constraint alldifferent([nationality[i] | i in 1..nc]);
% Pets
int: dog = 1;
int: snail = 2;
int: fox = 3;
int: horse = 4;
int: zebra = 5;
array[1..nc] of var 1..nc:pet;
constraint alldifferent([pet[i] | i in 1..nc]);
% Drinks
int: coffee = 1;
int: tea = 2;
int: milk = 3;
int: orange = 4;
int: water = 5;
array[1..nc] of var 1..nc:drink;
constraint alldifferent([drink[i] | i in 1..nc]);
% Smokes
int: oldgold = 1;
int: kools = 2;
int: chesterfields = 3;
int: luckystrike = 4;
int: parliaments = 5;
array[1..nc] of var 1..nc:smoke;
constraint alldifferent([smoke[i] | i in 1..nc]);
% The Englishman lives in the red house.
constraint forall ([nationality[i] == eng <-> color[i] == red | i in 1..nc]);
% The Spaniard owns the dog.
constraint forall ([nationality[i] == spa <-> pet[i] == dog | i in 1..nc]);
% Coffee is drunk in the green house.
constraint forall ([color[i] == green <-> drink[i] == coffee | i in 1..nc]);
% The Ukrainian drinks tea.
constraint forall ([nationality[i] == ukr <-> drink[i] == tea | i in 1..nc]);
% The green house is immediately to the right of the ivory house.
constraint forall ([color[i] == ivory -> if i<nc then color[i+1] == green else false endif | i in 1..nc]);
% The Old Gold smoker owns snails.
constraint forall ([smoke[i] == oldgold <-> pet[i] == snail | i in 1..nc]);
% Kools are smoked in the yellow house.
constraint forall ([smoke[i] == kools <-> color[i] == yellow | i in 1..nc]);
% Milk is drunk in the middle house.
constraint drink[3] == milk;
% The Norwegian lives in the first house.
constraint nationality[1] == nor;
% The man who smokes Chesterfields lives in the house next to the man with the fox.
constraint forall ([smoke[i] == chesterfields -> (if i>1 then pet[i-1] == fox else false endif \/ if i<nc then pet[i+1] == fox else false endif) | i in 1..nc]);
% Kools are smoked in the house next to the house where the horse is kept.
constraint forall ([smoke[i] == kools -> (if i>1 then pet[i-1] == horse else false endif \/ if i<nc then pet[i+1] == horse else false endif)| i in 1..nc]);
%The Lucky Strike smoker drinks orange juice.
constraint forall ([smoke[i] == luckystrike <-> drink[i] == orange | i in 1..nc]);
% The Japanese smokes Parliaments.
constraint forall ([nationality[i] == jap <-> smoke[i] == parliaments | i in 1..nc]);
% The Norwegian lives next to the blue house.
constraint forall ([color[i] == blue -> (if i > 1 then nationality[i-1] == nor else false endif \/ if i<nc then nationality[i+1] == nor else false endif) | i in 1..nc]);
solve satisfy;
Решение:
Compiling zebra.mzn
Running zebra.mzn
color = array1d(1..5 ,[4, 5, 1, 3, 2]);
nationality = array1d(1..5 ,[4, 3, 1, 2, 5]);
pet = array1d(1..5 ,[3, 4, 2, 1, 5]);
drink = array1d(1..5 ,[5, 2, 3, 4, 1]);
smoke = array1d(1..5 ,[2, 3, 1, 4, 5]);
----------
Finished in 47msec