-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
sudoku_solver.py
625 lines (601 loc) · 26.6 KB
/
sudoku_solver.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
# -----------------------------------------------------------
# SUDOKU SOLVER by using OOP with Python 3.8 or later
#
# (C) 2019 William Arcaya Carpio, Perú
# Released under MIT License
# eMail: [email protected]
#
# Published: November 20, 2019
# OS tested: Ubuntu (linux)
# -----------------------------------------------------------
from pathlib import Path
from itertools import combinations
import re
import time
# from sys import setrecursionlimit # default recursion limit = 10^4
_BOARD_RANGE = range(9)
_BLOCK_RANGE = range(3)
_VALID_DIGITS = list(range(1, 10))
_STARTING_COUNTER = dict(zip(_VALID_DIGITS, (9,)*len(_VALID_DIGITS)))
#####################################################################################################
#####################################################################################################
class FColors:
HEADER = '\033[95m'
OKBLUE = '\033[94m'
OKGREEN = '\033[92m'
WARNING = '\033[93m'
FAIL = '\033[91m'
ENDC = '\033[0m'
BOLD = '\033[1m'
UNDERLINE = '\033[4m'
#####################################################################################################
#####################################################################################################
class SudokuBoard:
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __init__(self):
self.__cells = []
self.__quadrants = []
self.__rows = []
self.__columns = []
self.__step = 0 # incrementa en 1 por celda-solución encontrada
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __build_board(self):
# Defines
_MatrixOf = lambda ownerObj,classType,scope: [[classType(ownerObj) for c in scope] for r in scope]
_VectorOf = lambda ownerObj,classType,scope: [classType(ownerObj) for i in scope]
# Ejecutas
Cell.unique_candidates.clear()
self.__columns.clear()
self.__rows.clear()
self.__quadrants.clear()
self.__cells.clear()
self.__cells = _MatrixOf(self, Cell, _BOARD_RANGE)
self.__quadrants = _VectorOf(self, Quadrant, _BOARD_RANGE)
self.__rows = _VectorOf(self, Row, _BOARD_RANGE)
self.__columns = _VectorOf(self, Column, _BOARD_RANGE)
self.__link_cells_to_sectors()
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __load_data(self, sequence, restoring=False, /):
try:
for i,value in enumerate(sequence):
if value.isnumeric() and int(value) > 0:
cell = self.__cells[i // 9][ i % 9]
cell.value = int(value)
if not restoring: cell.is_given = True
# print(f"Cell[{i//9},{i%9}] = {value}",">"*20)
# self.__show_availability_per_sector()
return True
except NoCandidatesError as e:
print("[ERROR] Tablero inconsistente.", e)
return False
#-------------------------------------------------------------------------------#
def show_board(self, boardN, can_show, /):
"""
Método para visualizar el estado de un tablero Sudoku.
ARGS:
- can_show : (bool) permite la visualización de tablero.
- boardN : (int) número de tablero siendo procesado su solución.
"""
if can_show:
print("*"*30, f"[ BOARD Nº {boardN}: STEP {self.__step} ]", "*"*30)
for row in _BOARD_RANGE:
if row and not (row % 3): print("───┼───┼───")
for col in _BOARD_RANGE:
if col and not (col % 3): print("|", end="")
cell = self.__cells[row][col]
print(cell if cell.value else "·", end="")
print("")
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __link_cells_to_sectors(self):
for r in _BOARD_RANGE:
for c in _BOARD_RANGE:
quadrant = self.__quadrants[(r//3)*3+(c//3)]
cell = self.__cells[r][c]
quadrant.cells.append(cell)
cell._from_quadrant = quadrant
cell.pos = (r,c)
for r in _BOARD_RANGE:
self.__rows[r].cells.extend(self.__cells[r])
for c in _BOARD_RANGE:
self.__cells[r][c]._from_row = self.__rows[r]
for c in _BOARD_RANGE:
for r in _BOARD_RANGE:
self.__columns[c].cells.append(self.__cells[r][c])
self.__cells[r][c]._from_column = self.__columns[c]
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __trace_single_frequency_values(self, way, show_by_step, showing, boardN, /):
"""
Método privado que ratrea candidatos de frecuencia por sección.
ARGS:
- way : (int) modo de rastreo, por cuadrante/fila/columna.
- showing : (bool) permite la visualización de tableros intermedios y final.
- show_by_step : (int) cada cuántos pasos/asignaciones se mostrará el estado del
tablero Sudoku siendo resuelto. Omitido si se un lote de tableros,
en tal caso sólo llega a mostrar el tablero final.
- boardN : (int) número de tablero siendo procesado su solución.
"""
# Definiendo variables
BY_QUADRANT, BY_ROW, BY_COLUMN = _BLOCK_RANGE
d = "Cuadrante" if way==BY_QUADRANT else "Fila" if way==BY_ROW else "Columna"
# Seleccionar los sectores a procesar
sectors = self.__quadrants if way==BY_QUADRANT else self.__rows if way==BY_ROW else self.__columns
# Iniciar al barrido por fila/columna
cell = None
change_exists = False
targets = {}
# Escanear a través de cada unidad (cuadrante/fila/columna) del sector seleccionado
for i in _BOARD_RANGE:
targets.clear()
sector = sectors[i]
# en el presente sector, ¿hay candidatos de frecuencia única?
if 1 in sector._available.values():
# para cada candidato de frecuencia única...
for unique in [k for k,v in sector._available.items() if v==1]:
# escanear celdas que componen el sector en curso
for j in _BOARD_RANGE:
cell = sector.cells[j]
# ¿celda contiene candidato de frecuencia única?
if unique in cell._candidates:
if cell not in targets:
targets[cell] = unique
break # salir del FOR en curso
else:
raise Exception(f"[{d}] Celda contiene más de un candidato único.")
# tratar celdas con candidatos de frecuencia única
cell = unique = None
if targets:
change_exists = True
# establecer únicos como solución para su celda origen
for cell, unique in targets.items():
self.__step += 1
cell.value = unique
self.show_board(boardN, showing and show_by_step and not (self.__step % show_by_step))
return change_exists
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __apply_naked_hidden_twins_technique(self):
change_exists = False
for i in _BOARD_RANGE: # por cada cuadrante
# identificar celdas que contienen candidatos de frecuencia 2 en el cuandrante
quadrant = self.__quadrants[i]
old_counter = quadrant._available.copy()
twos = [k for k,v in quadrant._available.items() if v==2]
if twos:
targets = {x:[] for x in twos}
for j in _BOARD_RANGE: # por cada celda en el cuadrante
cell = quadrant.cells[j]
shared = list(set(cell._candidates).intersection(set(twos)))
# recolectar celdas que contienen candidatos de frecuencia 2
if cell._candidates and shared:
for key in shared:
targets[key].append(cell)
# si un candidato aparece 2 veces en un misma fila/columna,
# eliminar ese candidato del resto de celdas de esa fila/columna
for key,cells in targets.items():
if cells[0].pos['row'] == cells[1].pos['row']: # comparar filas
cells[0]._from_row._remove_candidate_from_sector(key, cells)
elif cells[0].pos['col'] == cells[1].pos['col']: # comparar columnas
cells[0]._from_column._remove_candidate_from_sector(key, cells)
# si dos pares de candidatos aparecen en las mismas dos celdas,
# eliminar resto de candidatos en ambas celdas
if len(twos) > 1:
for k1, k2 in combinations(twos, 2):
if not len(set(targets[k1])-set(targets[k2])):
cell1,cell2 = targets[k1]
cell1._remove_candidates_from_cell(list(set(cell1._candidates)-{k1,k2}))
cell2._remove_candidates_from_cell(list(set(cell2._candidates)-{k1,k2}))
change_exists = change_exists or (old_counter != quadrant._available)
# self.__show_candidates()
# self.__show_availability_per_sector()
return change_exists
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __restore_board_by_using_sequence(self, sequence, step, /):
# Reiniciar contadores de todas las secciones
for i in _BOARD_RANGE:
self.__quadrants[i]._available = _STARTING_COUNTER.copy()
self.__rows[i]._available = _STARTING_COUNTER.copy()
self.__columns[i]._available = _STARTING_COUNTER.copy()
# Reiniciar candidatos de celdas y valores de celdas
for r in _BOARD_RANGE:
for c in _BOARD_RANGE:
cell = self.__cells[r][c]
cell._candidates = _VALID_DIGITS.copy()
cell.value = None
# Cargar secuencia
self.__load_data(sequence, True)
self.__step = step
# Vaciar lista de candidatos únicos
Cell.unique_candidates.clear()
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __make_decisions(self):
#---------------------------------------------------------------#
def detect_starting_cell_to_make_decision():
# ¿cuál es la menor cantidad de candidatos que tiene una celda en el tablero presente?
min_base = 9
for quadrant in self.__quadrants:
# Identificar los candidatos con frecuencia 2 en el cuadrante
twins = [k for k,v in quadrant._available.items() if v==2]
shared = 0
for cell in quadrant.cells:
if 1 < (l:= len(cell._candidates)) < min_base:
min_base = l
if len(twins) > 1 and l > 1:
shared = len(set(cell._candidates).intersection(set(twins)))
if shared == 2 and l==2: break
shared = 0
if shared == 2 and l == 2: break
cell = None
# Si se encontró una celda bajo condiciones de paridad...
if shared == 2 and l == 2 and cell: return cell
# caso contrario, retornar la celda con el mínimo de canditatos
for quadrant in self.__quadrants:
for cell in quadrant.cells:
if len(cell._candidates) == min_base: return cell
return None
#---------------------------------------------------------------#
def make_a_decision_on_the_candidate(option, row, col, /):
decision_was_right = True
self.__cells[row][col].value = option
# print(f" Opción seleccionada: {option}")
try:
self.__solve(False, 0, 0, True)
# print(f" Opción {option}... Correcta")
except Exception:
# print(f" Opción {option}... Fallida")
decision_was_right = False
finally:
return decision_was_right
#---------------------------------------------------------------#
# Seleccionar la celda de donde se empezarán a tomar decisiones
if not (cell:= detect_starting_cell_to_make_decision()):
raise InconsistentBoardError("No se encuentra un camino de solución al tablero.")
# Obtener data necesaria para propósitos de restauración/decisión
BASE_BOARD_SEQ = self.get_current_sequence()
BASE_STEP = self.__step
OPTIONS = cell._candidates.copy()
row = cell.pos['row']
col = cell.pos['col']
# self.show_board(0,True)
# print(f"Tomando decisiones sobre los candidatos {cell._candidates} de la celda {cell.pos}")
cell = None
# Probar cada opción para saber cuál conduce al tablero solución
for i, option in enumerate(OPTIONS):
if i:
# self.show_board(0,True)
self.__restore_board_by_using_sequence(BASE_BOARD_SEQ, BASE_STEP)
if (is_right:= make_a_decision_on_the_candidate(option, row, col)): break
if not is_right:
raise InconsistentBoardError(f"Candidatos {OPTIONS} conducen a un tablero inconsistente.")
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __solve(self, showing, show_by_step, boardN, recursive=False, /):
"""
Método privado que procesa la solución a un tablero Sudoku.
ARGS:
- showing : (bool) permite la visualización de tableros intermedios y final.
- show_by_step : (int) cada cuántos pasos/asignaciones se mostrará el estado del
tablero Sudoku siendo resuelto. Omitido si se un lote de tableros,
en tal caso sólo llega a mostrar el tablero final.
- boardN : (int) número de tablero siendo procesado su solución.
- recursive : (bool) indica si el proceso se ejecuta en modo recursivo.
"""
if show_by_step < 0: show_by_step = 0
if not recursive: self.__step = 0
twins_applied = False
made_decision = False
while True:
# Tratar candidatos únicos en celda
while Cell.unique_candidates:
cell = Cell.unique_candidates.pop(0)
if cell._candidates:
self.__step += 1
cell.value = cell._candidates[0]
self.show_board(boardN, showing and show_by_step and not (self.__step % show_by_step))
cell = None
# Localizar candidatos únicos por cuadrante (0), fila (1), columna (2)
rescan = True
while rescan and not Cell.unique_candidates:
rescan = False
for way in _BLOCK_RANGE:
rescan = rescan or self.__trace_single_frequency_values(way, show_by_step, showing, boardN)
if rescan: twins_applied = False
if Cell.unique_candidates: continue
if self.is_solved(): break
# Aquí se llega sin candidatos únicos ni candidatos de frecuencia única en todos los sectores
# Aplicar técnica de pares gemelos (naked/hidden twins) por cuadrante
if not twins_applied:
rescan = True
num_try = 0
while rescan and not Cell.unique_candidates:
num_try += 1
rescan = self.__apply_naked_hidden_twins_technique()
if Cell.unique_candidates: continue
# si el tablero no tiene cambios en sus candidatos tras aplicar la técnica en su primer
# intento, entonces se debe aplicar el proceso de prueba-error inmediatamente
if num_try==1: break
# ya que hubo cambios en los candidatos del tablero, hacer un nuevo chequeo en busca de
# celdas-solución. Si tras el chequeo no hay cambio alguno en el tablero, ya no debería
# ejecutarse esta técnica, y debería salirse del bucle presente.
twins_applied = True
else:
break # termina el WHILE padre
# Iniciar proceso de prueba-error si el tablero no ha sido resuelto
if not self.is_solved():
self.__make_decisions()
made_decision = True
# Mostrar tablero final
if not recursive:
self.show_board(boardN, showing and (made_decision or not (show_by_step and not (self.__step % show_by_step))))
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __parse_sequence(self, data):
# https://www.technologyreview.com/s/426554/mathematicians-solve-minimum-sudoku-problem
minimum_numbers_given = 17
values_per_board = 81
seq = re.sub(r'\s+', '', data)
return (seq, len(seq) == values_per_board and len(re.findall(r'[1-9]', seq)) >= minimum_numbers_given)
#-------------------------------------------------------------------------------#
def is_solved(self):
for i in _BOARD_RANGE:
if not self.__quadrants[i]._solved():
return False
return True
#-------------------------------------------------------------------------------#
def solve_from(self, source, /, show_by_step:int=0, show_boards=True, sep="\n", text=""):
"""
Método principal llamado para dar solución a tablero(s) Sudoku.
ARGS:
- source : (str) cadena de texto representando: (1) una secuencia fija de 81
caracteres alfanuméricos, ó (2) la localización del archivo conteniendo
secuencias de tableros Sudoku.
- show_by_step : (int) cada cuántos pasos/asignaciones se mostrará el estado del
tablero Sudoku siendo resuelto. Omitido si se un lote de tableros, en tal
caso sólo llega a mostrar el tablero final.
- show_boards : (bool) permite la visualización de tableros intermedios y final.
- sep : (str) separador entre secuencias, útil si 'source' es un archivo.
- text : (str) texto a agregar al sumario estadístico final.
"""
if source:
if type(source) == str:
try:
# Si no es una secuencia, es archivo, entonces extraer todas las secuencias
if not self.__parse_sequence(source)[1]:
sourcefile = Path(source)
if not sourcefile.exists():
raise FileNotFoundError("File not found.")
else:
with sourcefile.open() as sf:
source = sf.read().strip().split(sep)
if not source: raise ValueError("File empty.")
else:
source = [source,]
# Si se procesa más de un tablero, no mostrar soluciones parciales
if len(source) > 1: show_by_step = 0
# Resolver tableros
csolved = cout = cunsolved = 0
times = []
# Extraer cada secuencia y resolverla, midiendo su tiempo de ejecución
for i, seq in enumerate(source, 1):
seq, flag = self.__parse_sequence(seq)
if flag:
self.__build_board()
if self.__load_data(seq):
if show_boards: print(seq)
self.show_board(i, show_boards and show_by_step)
time_start = time.perf_counter()
try:
self.__solve(show_boards, show_by_step, i)
except Exception as e:
self.show_board(i, show_boards and not show_by_step)
print(f"[{type(e).__name__}] {e}")
finally:
delta_time = time.perf_counter() - time_start
if show_boards:
print("({:.5f} seconds)\n".format(delta_time))
if self.is_solved():
csolved += 1
times.append(delta_time)
else:
cunsolved += 1
else: cout += 1
else: cout += 1
# Mostrar sumario estadístico al finalizar todo el proceso
size = len(source)
if times:
print("Excluded {}, Unsolved {}, Solved {} of {} {} puzzles (avg {:.5f} secs ({:.0f} Hz), max {:.5f} secs)".format(
cout, cunsolved, csolved, size, text, sum(times)/size, size/sum(times), max(times)))
else:
print("Excluded {}, Unsolved {}, Solved {} of {} {} puzzles".format(
cout, cunsolved, csolved, size, text))
except Exception as e:
print(f"[{type(e).__name__}] {e}")
else:
raise TypeError("Data type is not a string.")
#-------------------------------------------------------------------------------#
def get_current_sequence(self):
seq = ""
for r in _BOARD_RANGE:
for c in _BOARD_RANGE:
value = self.__cells[r][c].value
seq += str(value) if value else "0"
return seq
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __check_links(self): # sólo para propósitos de verificación
# Checking rows
for x in _BOARD_RANGE:
flag = True
for y in _BOARD_RANGE:
cell = self.__cells[x][y]
row = self.__rows[x]
flag = flag and (cell is row.cells[y]) and (cell._from_row is row)
print(f"Row {x}... {'passed' if flag else 'failed'}")
# Checking columns
for x in _BOARD_RANGE:
flag = True
for y in _BOARD_RANGE:
cell = self.__cells[y][x]
col = self.__columns[x]
flag = flag and (cell is col.cells[y]) and (cell._from_column is col)
print(f"Column {x}... {'passed' if flag else 'failed'}")
# Checking quadrants
for i in range(3): # por filas de cuadrantes
for j in range(3): # por columnas de cuadrantes
flag = True
k = 0
for x in range(0+i*3,3+i*3):
for y in range(0+j*3,3+j*3):
cell = self.__cells[x][y]
quad = self.__quadrants[3*i+j]
flag = flag and (cell is quad.cells[k]) and (cell._from_quadrant is quad)
k += 1
print(f"Quadrant {3*i+j}... {'passed' if flag else 'failed'}")
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __show_candidates(self): # sólo para propósitos de verificación
for r in _BOARD_RANGE:
print("="*30)
for c in _BOARD_RANGE:
print(f"[{r},{c}] --> {self.__cells[r][c]._candidates}")
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __show_availability_per_sector(self): # sólo para propósitos de verificación
# rows
print("="*30)
for i in _BOARD_RANGE:
print(f"Row {i} --> counter: {self.__rows[i]._available}")
# columns
print("="*30)
for i in _BOARD_RANGE:
print(f"Column {i} --> counter: {self.__columns[i]._available}")
# quadrants
print("="*30)
for i in _BOARD_RANGE:
print(f"Quadrant {i} --> counter: {self.__quadrants[i]._available}")
#####################################################################################################
#####################################################################################################
class Sector:
def __init__(self, owner:SudokuBoard):
self._owner = owner
# Números disponibles dentro del sector
self._available = _STARTING_COUNTER.copy()
self.cells = []
#-------------------------------------------------------------------------------#
def _remove_candidate_from_sector(self, value, avoid:list=[], /):
if not self._solved():
for cell in set(self.cells)-set(avoid):
if value in cell._candidates: # omite celdas con valores asignados
cell._remove_candidates_from_cell(value)
# if not cell._candidates:
# raise NoCandidatesError(f"Celda {cell.pos} se ha quedado sin valores candidatos")
cell._check_uniqueness()
#-------------------------------------------------------------------------------#
def _update_availability_in_sector(self, keys):
if type(keys) == list:
for k in keys:
self._available[k] -= 1
elif type(keys) == int:
self._available[keys] -= 1
else:
raise TypeError("Tipo de dato no aceptado.")
#-------------------------------------------------------------------------------#
def _solved(self):
return set(self._available.values()) == {0}
#####################################################################################################
#####################################################################################################
class Row(Sector): pass
class Column(Sector): pass
class Quadrant(Sector): pass
class NoCandidatesError(Exception): pass
class InconsistentBoardError(Exception): pass
#####################################################################################################
#####################################################################################################
class Cell:
#-------------------------------------------------------------------------------#
unique_candidates = [] # class attribute/variable
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __init__(self, owner:SudokuBoard):
self._owner = owner
self._candidates = _VALID_DIGITS.copy()
self.__value = None
self.is_given = False
self._from_quadrant = self._from_row = self._from_column = None
self.__posRC = None
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __str__(self):
if self.__value:
return str(self.__value) if not self.is_given else f"{FColors.FAIL}{self.__value}{FColors.ENDC}"
else:
return ""
# -------------------------------------------------------------------------------#
# a getter function
@property
def value(self):
return self.__value
#-------------------------------------------------------------------------------#
# a setter function
@value.setter
def value(self, value):
self.__value = value
if value != None:
self._remove_candidates_from_cell(self._candidates.copy())
self.__propagate_candidate_removal_through_sectors(value)
#-------------------------------------------------------------------------------#
@property
def pos(self):
return self.__posRC
#-------------------------------------------------------------------------------#
@pos.setter
def pos(self, value):
if type(value)==tuple and len(value)==2:
if self.__posRC is None:
self.__posRC = dict(row=value[0], col=value[1])
else:
raise TypeError("Se esperaba una tupla de par de dígitos numéricos válidos.")
#-------------------------------------------------------------------------------#
def _check_uniqueness(self):
if self.value is None:
if len(self._candidates) == 1:
if self not in Cell.unique_candidates:
Cell.unique_candidates.append(self)
if len(self._candidates) == 0:
raise NoCandidatesError(f"Celda {self.pos} se ha quedado sin valores candidatos")
#-------------------------------------------------------------------------------#
def __propagate_candidate_removal_through_sectors(self, value):
self._from_quadrant._remove_candidate_from_sector(value)
self._from_row._remove_candidate_from_sector(value)
self._from_column._remove_candidate_from_sector(value)
#-------------------------------------------------------------------------------#
def _remove_candidates_from_cell(self, values):
if type(values) == int:
self._candidates.remove(values)
elif type(values) == list:
self._candidates = list(set(self._candidates)-set(values))
else:
raise TypeError("Tipo de dato no aceptado.")
# update availability in sectors
self._from_quadrant._update_availability_in_sector(values)
self._from_row._update_availability_in_sector(values)
self._from_column._update_availability_in_sector(values)
#####################################################################################################
#####################################################################################################
if __name__ == '__main__':
Puzzle = SudokuBoard()
# Puzzle.solve_from("_1______3______________46_7_9__________1_3____43___8_56__8___2___7_5_98___5_4_7__",
# text="expert", show_boards=True, show_by_step=0)
# Puzzle.solve_from("_7_25_4__8_____9_3_____3_7_7____4_2_1_______7_4_5____8_9_6_____4_1_____5__7_82_3_",
# text="diabolical", show_boards=True, show_by_step=0)
# Puzzle.solve_from(".....5.8....6.1.43..........1.5........1.6...3.......553.....61........4.........",
# text="impossible", show_boards=True, show_by_step=0) # no solucionable, sirve para tomar tiempo de esta conclusión
# Puzzle.solve_from("093000600000501000000000000100400050000090300000000800421000000000730000500000000",
# text="evil", show_boards=True, show_by_step=0) # solucionable
# Puzzle.solve_from("000700000100000000000430200000000006000509000000000418000081000002000050040000300",
# text="evil", show_boards=True, show_by_step=0) # solucionable
# Puzzle.solve_from("000000012000000003002300400001800005060070800000009000008500000900040500470006000",
# text="Blonde Platine", show_boards=True, show_by_step=0) # solucionable
# Puzzle.solve_from("000002750018090000000000000490000000030000008000700200000030009700000000500000080",
# text="snake17", show_boards=True, show_by_step=0) # solucionable
# Puzzle.solve_from(".....6....59.....82....8....45........3........6..3.54...325..6..................",
# text="hardest", show_boards=True, show_by_step=0) # solucionable
Puzzle.solve_from("data/easy50.txt", text="easy", show_boards=False, sep="========")
Puzzle.solve_from("data/top95.txt", text="hard", show_boards=False)
Puzzle.solve_from("data/hardest.txt", text="hardest", show_boards=False)
Puzzle.solve_from("data/hardest(2019).txt", text="hardest (2019)", show_boards=False)
## References used:
## https://norvig.com/sudoku.html
## Sitios para Sudoku
## https://www.free-sudoku.com/sudoku.php?dchoix=evil