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Sudoku als Constraint-Problem — Wie ein Solver denkt

Ein Mensch löst Sudoku durch Mustererkennung. Ein Computer durch das Eliminieren von Möglichkeiten — und manchmal raten. Beide nutzen dieselbe Logik, nur unterschiedlich.

Sudoku als Constraint-Problem — Wie ein Solver denkt
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Constraint-Propagation

Jede Zelle hat eine Kandidatenmenge {1..9}. Eine Zahl in einer Zelle entfernt sie aus Zeile, Spalte und 3×3-Block. Wenn nur ein Kandidat bleibt, ist die Zelle gelöst. Wiederhole bis nichts mehr passiert.

Wenn Propagation nicht reicht

Manche Puzzles erfordern Vermutungen. Backtracking: wähle die Zelle mit den wenigsten Kandidaten, probiere einen aus, propagiere weiter. Schlägt fehl? Zurück und nächsten probieren.

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Dancing Links (DLX)

Knuths Algorithmus X modelliert Sudoku als Exact-Cover-Problem: 729 mögliche (Zelle, Wert)-Tupel, 324 Bedingungen. Dancing Links findet die Auswahl, die jede Bedingung genau einmal erfüllt. Löst die härtesten Puzzles in Mikrosekunden.

Lehren fürs Spieldesign

Puzzles, die nur Constraint-Propagation brauchen, fühlen sich logisch an. Puzzles, die Vermutungen erzwingen, fühlen sich frustrierend an. Gute Puzzle-Designer prüfen die Lösbarkeit ohne Vermutungen — die gleiche Disziplin macht Signal//Lock-Level fair.

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