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我无法使这个谓词起作用。这个想法是用来diabolic([A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P])获得该列表中所有可能的幻方。

起初我考虑过使用permutation/2，但对于 16 个数字的列表来说它很慢。

然后我在这里找到了一个使用外部库（clpfd）并具有出色性能的示例，但我试图在没有任何外部库的情况下解决它......所以我尝试了这样的事情：

sum([X,Y,Z,W]) :-
  A = [1..16],
  member(X,A),
  member(Y,A),
  member(Z,A),
  member(W,A),
  X \== Y,
  X \== Z,
  X \== W,
  Y \== Z,
  Y \== W,
  Z \== W,
  34 is (X+Y+Z+W).

我正在尝试做的是获取所有可能的不同数字的列表，总和为 34，因此我可以检查哪个组合构成一个幻方（希望使其比使用正常排列更快。

尽管如此，我仍然收到有关预期操作员的错误，member(X,[1..16]),所以也许我做错了什么。我对 Prolog 很陌生，所以我希望能从你们那里得到一些帮助。

提前致谢。

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2 回答 2

1

查看以下链接，我使用了其中一个程序，它解决了与排列相同的问题：

序言我必须制作一个计算魔法矩阵置换的程序

于 2015-07-23T16:42:03.417 回答
0

您走在正确的轨道上：尽快实施约束，以修剪搜索空间。

问题是如何“拆分”排列过程，以便能够尽快修剪结果。

一个简单的方法：

diabolic([A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P]) :-
    N0=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16],

    R1=[A,B,C,D],select_list(N0,R1,N1),sum_list(R1,34),
    R2=[E,F,G,H],select_list(N1,R2,N2),sum_list(R2,34),
    R3=[I,J,K,L],select_list(N2,R3,N3),sum_list(R3,34),
    R4=[M,N,O,P],select_list(N3,R4,[]),sum_list(R4,34),

    sum_list([A,E,I,M],34),
    sum_list([B,F,J,N],34),
    sum_list([C,G,K,O],34),
    sum_list([D,H,L,P],34),

    sum_list([A,F,K,P],34),
    sum_list([M,J,G,D],34).

select_list(X,[],X).
select_list(X,[H|T],Z) :- select(H,X,Y), select_list(Y,T,Z).

这仍然比 CLP(FD) 慢得多，但可能是一个起点......

编辑简单的代码改进。

原作表现：

?- forall(time(diabolic(L)),writeln(L)).
% 74,769,227 inferences, 23.739 CPU in 23.754 seconds (100% CPU, 3149688 Lips)
[1,2,15,16,12,14,3,5,13,7,10,4,8,11,6,9]
% 7,556,909 inferences, 2.396 CPU in 2.448 seconds (98% CPU, 3154252 Lips)
[1,2,15,16,13,14,3,4,12,7,10,5,8,11,6,9]
% 90,103,270 inferences, 28.475 CPU in 28.503 seconds (100% CPU, 3164265 Lips)
[1,2,16,15,13,14,4,3,12,7,9,6,8,11,5,10]
Action (h for help) ? aabort

内联 select_list/3

select_(N0,[A,B,C,D],N1) :-
    select(A,N0,T0),
    select(B,T0,T1),
    select(C,T1,T2),
    select(D,T2,N1).

diabol_1([A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P]) :-
    N0=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16],
    R1=[A,B,C,D],select_(N0,R1,N1),sum_list(R1,34),
    R2=[E,F,G,H],select_(N1,R2,N2),sum_list(R2,34),
    R3=[I,J,K,L],select_(N2,R3,N3),sum_list(R3,34),
    R4=[M,N,O,P],select_(N3,R4,[]),sum_list(R4,34),

    sum_list([A,E,I,M],34),
    sum_list([B,F,J,N],34),
    sum_list([C,G,K,O],34),
    sum_list([D,H,L,P],34),

    sum_list([A,F,K,P],34),
    sum_list([M,J,G,D],34).

我们得到了一个小的改进：

?- forall(time(diabol_1(L)),writeln(L)).
% 65,282,719 inferences, 21.137 CPU in 21.195 seconds (100% CPU, 3088524 Lips)
[1,2,15,16,12,14,3,5,13,7,10,4,8,11,6,9]
% 6,607,508 inferences, 2.074 CPU in 2.075 seconds (100% CPU, 3186362 Lips)
[1,2,15,16,13,14,3,4,12,7,10,5,8,11,6,9]
% 78,691,563 inferences, 24.914 CPU in 24.928 seconds (100% CPU, 3158505 Lips)
[1,2,16,15,13,14,4,3,12,7,9,6,8,11,5,10]
Action (h for help) ? aabort

内联 sum_list/2 我们看到了进一步的小收获：

sum_([A,B,C,D]) :- A+B+C+D =:= 34.

diabol_2([A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K,L,M,N,O,P]) :-
    N0=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16],
    R1=[A,B,C,D],select_(N0,R1,N1),sum_(R1),
    R2=[E,F,G,H],select_(N1,R2,N2),sum_(R2),
    R3=[I,J,K,L],select_(N2,R3,N3),sum_(R3),
    R4=[M,N,O,P],select_(N3,R4,[]),sum_(R4),

    sum_([A,E,I,M]),
    sum_([B,F,J,N]),
    sum_([C,G,K,O]),
    sum_([D,H,L,P]),

    sum_([A,F,K,P]),
    sum_([M,J,G,D]).

?- forall(time(diabol_2(L)),writeln(L)).
% 20,419,167 inferences, 10.425 CPU in 10.431 seconds (100% CPU, 1958699 Lips)
[1,2,15,16,12,14,3,5,13,7,10,4,8,11,6,9]
% 2,058,108 inferences, 1.046 CPU in 1.047 seconds (100% CPU, 1966993 Lips)
[1,2,15,16,13,14,3,4,12,7,10,5,8,11,6,9]
% 24,592,123 inferences, 12.462 CPU in 12.481 seconds (100% CPU, 1973394 Lips)
[1,2,16,15,13,14,4,3,12,7,9,6,8,11,5,10]
Action (h for help) ? aabort
于 2014-05-31T19:39:54.260 回答