数独检查器和生成器：检查但不会生成

Question

我做了一个程序：

1. 生成（可能是错误的）数独解决方案。
2. 检查解决方案是否正确
3. 如果是，打印它。
4. 如果没有，请返回步骤 1。

它可以正确检测有效和无效的解决方案。
我永远不会出错。

但是：

当告诉程序生成一个新的随机解决方案时，直到它找到一个有效的解决方案，它只是继续运行。

我生成尝试的“解决方案”的方式是列出 9 个列表，每个列表包含 9 个数字，每个列表都是数字 1-9 混合在一起，如下所示：

   SUDOKU_ATTEMPT = [[8, 9, 6, 3, 7, 4, 2, 5, 1],
                     [6, 3, 4, 8, 1, 9, 7, 2, 5],
                     [1, 2, 5, 6, 8, 4, 7, 3, 9],
                     [1, 2, 9, 4, 3, 7, 8, 5, 6],
                     [6, 4, 9, 2, 3, 1, 7, 8, 5],
                     [3, 1, 8, 2, 7, 4, 9, 5, 6],
                     [3, 7, 2, 8, 4, 9, 5, 6, 1],
                     [7, 2, 1, 6, 4, 5, 3, 8, 9],
                     [2, 7, 8, 9, 4, 5, 1, 3, 6]]

如您所见，rows 是正确的。
但不是（必然）columns，也不是3 x 3 boxes。

我查看的帖子：

• Random sudoku generation（但它是 C - 不是 python）。
• Recursive solution to Sudoku generator（Java - 不是 python）。
• Generating minimal/irreducible Sudokus（碰到了它，但不是我的问题）。
• Java sudoku generator not working correctly（Java。另外，这是一个不同的问题）。
• Generation of sudoku questions（不同的问题）。
• Sudoku generator loop（Java，不同的问题）。
• Sudoku generation speed (Java)
• Sudoku Generator（不同的问题）。

请考虑投票。如果您认为这个问题可以改进，请提出如何改进。

Answer 1

记录在案，并来自 cmets 中的讨论：

您基本上是在生成随机 9x9 矩阵，直到其中一个是数独解决方案。 问题是您使用了非常弱的约束：从 1 到 9 的整数，并且每一行都是唯一的。

您实际生成有效解决方案的概率非常低（计算它是一个很好的数学练习！）。因此，您的代码很可能看似永远运行，即使它在逻辑上终止。

在这种情况下，依赖随机性到这种程度并不是正确的解决方案。

Answer 2

我用python3做了一个数独生成器。下面是代码以及一些规则，以便于理解：

import numpy as np
import random

sudo_list = np.array(\
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3],
 [7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
 [2, 3, 1, 5, 6, 4, 8, 9, 7],
 [5, 6, 4, 8, 9, 7, 2, 3, 1],
 [8, 9, 7, 2, 3, 1, 5, 6, 4],
 [3, 1, 2, 6, 4, 5, 9, 7, 8],
 [6, 4, 5, 9, 7, 8, 3, 1, 2],
 [9, 7, 8, 3, 1, 2, 6, 4, 5], ])


def shuffle(m, n, t=False):
    global sudo_list
    if t:
        np.random.shuffle(np.transpose(sudo_list[:, m:n]))
    else:
        np.random.shuffle(sudo_list[m:n, :])


def sudokuGenerator():
    global sudo_list
    # Step 3: Shuffling Col 1-3
    for i in range(random.randint(5, 10)):
        shuffle(0, 3, True)
    # Step 4: Shuffling Col 4-6
    for i in range(random.randint(5, 10)):
        shuffle(3, 6, True)
    # Step 5: Shuffling Col 7-9
    for i in range(random.randint(5, 10)):
        shuffle(6, 9, True)
    # Step 6: Shuffling Row 1-3
    for i in range(random.randint(5, 10)):
        shuffle(0, 3)
    # Step 7: Shuffling Row 4-6
    for i in range(random.randint(5, 10)):
        shuffle(3, 6)
    # Step 8: Shuffling Row 7-9
    for i in range(random.randint(5, 10)):
        shuffle(6, 9)
    # Step 9: Shuffling rows in sets of 3
    rows = np.array_split(sudo_list, 3)
    for i in range(random.randint(5, 10)):
        random.shuffle(rows)
    sudo_list = np.vstack(rows)
    # Step 10: Shuffling columns in sets of 3
    col = np.array_split(sudo_list.T, 3)
    for i in range(random.randint(5, 10)):
        random.shuffle(col)
    sudo_list = np.vstack(col)

    return sudo_list

print(sudokuGenerator())