Rozwiązywanie problemu „Kto jest właścicielem Zebry”?

Edycja: ta łamigłówka jest również znana jako „Zagadka Einsteina”

Kto jest właścicielem Zebra (można spróbować wersji online tutaj ) jest przykładem klasycznego zestawu zagadek i założę się, że większość ludzi na przepełnienie stosu można go rozwiązać za pomocą pióra i papieru. Ale jak wyglądałoby rozwiązanie programowe?

W oparciu o wskazówki wymienione poniżej ...

• Jest pięć domów.
• Każdy dom ma swój niepowtarzalny kolor.
• Wszyscy właściciele domów są różnych narodowości.
• Wszyscy mają różne zwierzęta.
• Wszyscy piją różne napoje.
• Wszyscy palą różne papierosy.
• W czerwonym domu mieszka Anglik.
• Szwed ma psa.
• Duńczyk pije herbatę.
• Zielony dom znajduje się po lewej stronie białego domu.
• Piją kawę w zielonym domu.
• Mężczyzna, który pali Pall Mall, ma ptaki.
• W żółtym domu palą Dunhill.
• W środkowym domu piją mleko.
• Norweg mieszka w pierwszym domu.
• Mężczyzna, który pali Blend, mieszka w domu obok domu z kotami.
• W domu obok domu, w którym mają konia, palą Dunhill.
• Mężczyzna, który pali Blue Master, pije piwo.
• Niemiec pali Prince.
• Norweg mieszka obok niebieskiego domu.
• Piją wodę w domu obok domu, w którym palą Blend.

... kto jest właścicielem Zebry?

Oto rozwiązanie w Pythonie oparte na programowaniu z ograniczeniami:

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()

Wynik:

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

Znalezienie rozwiązania zajmuje 0,6 sekundy (procesor 1,5 GHz).
Odpowiedź brzmi: „Niemiec jest właścicielem zebry”.

Aby zainstalować constraintmoduł przez pip: pip install python-constraint

Aby zainstalować ręcznie:

• Ściągnij:

  $ wget https://pypi.python.org/packages/source/p/python-constraint/python-constraint-1.2.tar.bz2#md5=d58de49c85992493db53fcb59b9a0a45

• wypakuj (Linux / Mac / BSD):

  $ bzip2 -cd python-constraint-1.2.tar.bz2 | tar xvf -

• wypakuj (Windows, z 7zip ):

  > 7z e python-constraint-1.2.tar.bz2
  > 7z e python-constraint-1.2.tar

• zainstalować:

  $ cd python-constraint-1.2
  $ python setup.py install

W Prologu możemy utworzyć instancję domeny, po prostu wybierając z niej elementy :) (dokonując wzajemnie wykluczających się wyborów , dla wydajności). Używając 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).

Działa dość natychmiastowo:

?- 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.

Jeden z plakatów wspomniał już, że Prolog jest potencjalnym rozwiązaniem. To prawda i właśnie tego bym użył. Mówiąc bardziej ogólnie, jest to doskonały problem dla zautomatyzowanego systemu wnioskowania. Prolog to logiczny język programowania (i powiązany z nim interpreter), który tworzy taki system. W zasadzie pozwala wnioskować o faktach na podstawie stwierdzeń złożonych za pomocą logiki pierwszego rzędu . FOL jest w zasadzie bardziej zaawansowaną formą logiki zdań. Jeśli zdecydujesz, że nie chcesz używać Prologu, możesz użyć podobnego systemu własnego stworzenia, używając techniki takiej jak modus ponens, aby wyciągnąć wnioski.

Będziesz oczywiście musiał dodać kilka zasad dotyczących zebr, ponieważ nigdzie o tym nie wspomniano ... Myślę, że chodzi o to, abyś mógł rozgryźć pozostałe 4 zwierzaki i wydedukować, że ostatnim z nich jest zebra? Będziesz chciał dodać zasady, zgodnie z którymi zebra jest jednym ze zwierząt domowych, a każdy dom może mieć tylko jednego zwierzaka. Wprowadzenie tego rodzaju wiedzy „zdroworozsądkowej” do systemu wnioskowania jest główną przeszkodą w używaniu tej techniki jako prawdziwej sztucznej inteligencji. Istnieją projekty badawcze, takie jak Cyc, które próbują przekazać taką powszechną wiedzę brutalną siłą. Odnieśli interesujący sukces.

Zgodność ze 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).

U tłumacza:

?- get_zebra(Street, Who).
Street = ...
Who = german

Oto, jak bym to zrobił. Najpierw wygenerowałem wszystkie zamówione n-krotki

(housenumber, color, nationality, pet, drink, smoke)

5 ^ 6 z nich, 15625, łatwe w zarządzaniu. Potem odfiltrowałbym proste warunki logiczne. jest ich dziesięć, a każdy z nich, którego można się spodziewać, aby odfiltrować 8/25 warunków (1/25 warunków zawiera Szweda z psem, 16/25 zawiera nie-Szweda z innym psem) . Oczywiście nie są niezależne, ale po ich odfiltrowaniu nie powinno ich zbyt wiele pozostać.

Potem masz ładny problem z wykresem. Utwórz wykres, w którym każdy węzeł będzie reprezentował jedną z pozostałych n-krotek. Dodaj krawędzie do wykresu, jeśli dwa końce zawierają duplikaty w jakiejś pozycji n-krotek lub naruszają jakiekolwiek ograniczenia „pozycyjne” (jest ich pięć). Stamtąd jesteś już prawie w domu, przeszukaj wykres pod kątem niezależnego zestawu pięciu węzłów (bez żadnego z węzłów połączonych krawędziami). Jeśli nie ma ich zbyt wiele, możesz po prostu wyczerpująco wygenerować wszystkie 5-krotek n-krotek i ponownie je przefiltrować.

To może być dobry kandydat do kodu golfa. Ktoś prawdopodobnie może rozwiązać to w jednej linii za pomocą czegoś takiego jak haskell :)

refleksja: początkowe przejście filtru może również wyeliminować informacje z ograniczeń pozycyjnych. Niewiele (1/25), ale nadal znaczące.

Kolejne rozwiązanie w języku Python, tym razem wykorzystujące PyKE (silnik wiedzy Python). To prawda, jest bardziej rozwlekłe niż użycie modułu „constraint” Pythona w rozwiązaniu @JFSebastian, ale zapewnia interesujące porównanie dla każdego, kto szuka surowego silnika wiedzy dla tego typu problemów.

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 (właściwie większy, ale to jest istota)

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

Przykładowe dane wyjściowe:

$ 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.

Źródło: https://github.com/DreadPirateShawn/pyke-who-owns-zebra

Oto fragment pełnego rozwiązania wykorzystującego NSolver , opublikowany w Einstein's Riddle w C # :

// The green house's 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));

Oto proste rozwiązanie w CLP (FD) (patrz także 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)).

Uruchomienie go powoduje:

3? - czas (rozwiąż (Z)).
% 111798 wniosków, 0,016 CPU w 0,020 sekundy (78% CPU, 7166493 Lips)
Z = niemiecki.

W PAIP (Rozdział 11) Norvig rozwiązuje zagadkę zebry za pomocą Prologu osadzonego w Lispie .

Rozwiązanie ES6 (Javascript)

Z dużą ilością generatorów ES6 i odrobiną lodashu . Będziesz potrzebował Babel, aby to uruchomić.

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);
}

Wynik:

[ { 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' } ]

Czas działania to dla mnie około 2,5 sekundy, ale można to znacznie poprawić, zmieniając kolejność reguł. Postanowiłem zachować oryginalny porządek dla jasności.

Dzięki, to było fajne wyzwanie!

To naprawdę problem rozwiązujący ograniczenia. Możesz to zrobić z uogólnionym rodzajem propagacji ograniczeń w językach programowania logicznego. Mamy demo specjalnie dla problemu Zebry w systemie ALE (silnik logiki atrybutów):

http://www.cs.toronto.edu/~gpenn/ale.html

Oto link do kodowania uproszczonej układanki Zebra:

http://www.cs.toronto.edu/~gpenn/ale/files/grammars/baby.pl

Aby zrobić to skutecznie, to inna sprawa.

Najłatwiejszym sposobem programowego rozwiązania takich problemów jest użycie zagnieżdżonych pętli dla wszystkich permutacji i sprawdzenie, czy wynik spełnia predykaty w pytaniu. Wiele predykatów można przenieść z pętli wewnętrznej do pętli zewnętrznych, aby radykalnie zmniejszyć złożoność obliczeniową, aż odpowiedź będzie mogła zostać obliczona w rozsądnym czasie.

Oto proste rozwiązanie F # pochodzące z artykułu w 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 ]

Wynik uzyskany w 9 ms to:

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"])]

Przykład Microsoft Solver Foundation z: 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.");
}

Oto rozwiązanie MiniZinc do układanki zebry, zgodnie z definicją w Wikipedii:

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;

Rozwiązanie:

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