最近偶尔有玩数独，有的题太复杂了不好解，刚好看到LeetCode上有这样的题，就尝试写了个Java的解法。

1. 数独介绍

数独盘面是个九宫，每一宫又分为九个小格。在这八十一格中给出一定的已知数字和解题条件，利用逻辑和推理，在其他的空格上填入1-9的数字。使1-9每个数字在每一行、每一列和每一宫中都只出现一次，所以又称“九宫格”。

左边是数独的题目，右边是完成后的结果。

2. 求解思路

2.1 方法定义与初始化

传入的是一个char[9][9]的数组，其中空白的部分用点号’.’代替，算出的解直接填进去即可。

public void solveSudoku(char[][] board)

我定义了一个Map<Integer, List<Character>> unsolve,它的key是当前未得到解的格子下标（从左上角开始到右下角分别是0-80），它的value是该格子可能的数值。

定义了一个初始化方法，用于初始化上面的那个map，即将每个未得到解的格子的可能数字填入1-9这9个数字。

private Map<Integer, List<Character>> initUnsolveMap(char[][] board) {Map<Integer, List<Character>> unsolve = new TreeMap<>();final List<Character> initChars = Arrays.asList('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9');for (int y = 0; y < board.length; y++) {char[] chars = board[y];for (int x = 0; x < chars.length; x++) {char aChar = chars[x];if (aChar == '.') {unsolve.put(y * 9 + x, new ArrayList<>(initChars));}}}return unsolve;
}

当这个map的某个key的值只有一个元素时，那这个格子就确定了，我会将它从map中删除，并更新board。

数独最基本的解法是唯一余数法和摒除法。我采取的做法是用程序模拟人工去求解的办法。
下面开始正式求解过程。

2.1 唯一余数法

唯一余数法：用格位去找唯一可填数字，称为余数法，格位唯一可填数字称为唯余解。比如一行9个格子其中8个都填满了，那剩下的一个毫无疑问已经确定了。
我这里的做法是，依次遍历map的每个key，也就是每个未获得解的格子。
检查它所在的行、列、小方格，将不可能的数字剔除（见下面的代码）。例如所在行已经有2、5、7了，那这个格子肯定不会是这3个数字中的一个。这个步骤可以剔除不少数字。
可以看到代码中我定义了一个变量叫change，这个用于记录本轮执行过程中，map是否有发生变化。这个用途后面会说到。
对那些剔除后，只剩下一种可能数字的格子，进行移除操作，并更新board。

// 检查未解出的格子的每行、每列、每个方块，剔除已经出现的数字
for (Integer integer : unsolve.keySet()) {boolean thisChange = false;List<Character> resX = checkX(board, unsolve, integer);if (resX.size() > 0) {thisChange = true;}List<Character> resY = checkY(board, unsolve, integer);if (resY.size() > 0) {thisChange = true;}List<Character> resC = checkCube(board, unsolve, integer);if (resC.size() > 0) {thisChange = true;}if (thisChange) {change = true;}
}
// 对那些剔除后，只剩下一种可能数字的格子，进行移除操作，并更新board
List<Integer> needRemove = new ArrayList<>();
for (Integer integer : unsolve.keySet()) {List<Character> integers = unsolve.get(integer);if (integers.size() == 1) {board[integer / 9][integer % 9] = integers.get(0);needRemove.add(integer);}if (integers.size() == 0) {return FAIL;}
}
for (Integer integer : needRemove) {unsolve.remove(integer);
}

2.2 摒除法

摒除法：用数字去找单元内唯一可填空格，称为摒除法。例如9这个数字，在第一行和第二行都出现过了，那第三行的9一定不会在前2行出现过的宫格(9个格子的小方块)中，所以只剩下一个宫格的第三行会出现9，那如果那个宫格的那一行只有一个空位，那9就确定了。
与唯一余数法不同的是，这个时候可能该行、该列、该宫格都不止一个空位。这2种方法其实是使用不同的维度求解，一个从格子的维度，一个是从数字的维度，是互相补充的。一种方法无法继续求解后，可尝试第二种方法，就有可能求解了。
具体做法是，遍历1-9这9个数字，例如我们选择1这个数字进行说明
对1这个数字，遍历每一行的每个格子，如果该行没有1的话，那我们会检查剩下的格子的可能数字。
如果剩下的格子中，只有一个格子可能是1，那1就确认了。确认后进行删除map中的key并更新board。

//进行摒除法
for (char i = '1'; i <= '9'; i++) {boolean thisChange = checkNumX(board, unsolve, i);if (thisChange) change = true;
}

checkNumX方法：

private boolean checkNumX(char[][] board, Map<Integer, List<Character>> unsolve, char c) {boolean change = false;for (int y = 0; y < 9; y++) {boolean found = false;List<Integer> poss = new ArrayList<>();for (int x = 0; x < 9; x++) {if (board[y][x] == c) {found = true;break;}if (board[y][x] == '.') {int num = y * 9 + x;List<Character> characters = unsolve.get(num);if (characters.contains(c)) {poss.add(num);}}}if (!found) {if (poss.size() == 1) {int integer = poss.get(0);board[integer / 9][integer % 9] = c;unsolve.remove(integer);change = true;}}}return change;
}

2.3 递归调用

当使用上述方法求解后，可能board和unsolve这个map已经发生了变化（例如某个格子已经解出来了），那这个时候，重新进行上述两种方法，将可以排除新的数字。这也是我们前2个方法中有记录change变量的用处。
在下面的代码中，我们判断change是否为true，也就是本轮是否发生了变化。如果发生了变化，我们进行新一轮求解。
如果没有发生变化，有3种可能：
- 已经全部解出来了，这个时候我们标记为SUCCESS
- 前2种方法已经无法找出解了，这个时候我标记为UNDONE
- 求解失败，当前无解，标记为FAIL
这里我们用到了一个方法isValidSudoku，用来校验当前board的有效性，比较简单，就是检查一下每行、每列、每宫格有没有重复的数字，这里就不说了。
当本轮change为true时，将重新递归调用本方法进行求解，直至某一轮未改变停止，将状态归为上面3种中的一种。

if (change) {return solve(board, unsolve);
} else {if (unsolve.size() > 0) {return UNDONE;} else {boolean valid = isValidSudoku(board);if (valid) {return SUCCESS;} else {return FAIL;}}
}

2.4 假设法

经过上面的递归尝试数独的2种基本求解方法，我发现这种方式，可以应对软件中的难度为简单和中等的数独题目，但是针对难度为困难的题目，就会卡住无法继续求解了(也就是状态为UNDONE)。
数独还有一些其他的复杂解法，例如区块摒除法）、数组、二链列、唯一矩形、全双值格致死解法、同数链、异数链及其他数链的高级技巧等等，这些解法代码层面实现起来较为复杂，故放弃。
这里我选择了比较适合代码编写的方式，也就是假设法，或者叫暴力求解法。也就是在上述方法得到的结果的基础上，找出那些可能数字比较少的一个格子。
针对这个格子，我分别设它为可能的每一个数字，并各自启动一个新的实例去求解。例如某个格子可能为3、5这2个数字，那我创建2个新的board，分别填入3、5这2个数字，并重新调用上面的求解办法。
按上面的方式继续求解，那会得到一个结果列表，里面可能有的是UNDONE，有的是FAIL和有的是SUCCESS，如果有SUCCESS，那我们的求解过程就结束了，将成功的board返回即可。而其中如果出现了FAIL，说明这个实例不可能存在，那就排除掉。
比较复杂的是出现UNDONE了，说明这一轮的假设仍然求不出解。那我们可以再继续假设。例如第一轮假设我们假设了3、5。然后返回了2个UNDONE，那我们还要继续在3的结果里面，继续假设，例如还是有2个可能性。这样我们可能就产生了4个假设的结果，再进行上面的判断。
说起来可能蛮复杂，但是代码实现起来挺简单的，也就是再次应用了递归的方法。如下所示：

private int recursion(char[][] rawBoard, Map<Integer, List<Character>> unsolve) {int status = solve(rawBoard, unsolve);//进行常规的求解过程，并获得当前求解的状态if (status == UNDONE) {//只有UNDONE的状态需要继续假设，SUCCESS和FAIL都不需要List<char[][]> boards = findPossBoard(rawBoard, unsolve);//根据当前结果进行假设，获得假设的board列表for (char[][] board : boards) {int newStatus = recursion(board, initUnsolveMap(board));//递归调用本方法，展开新的求解与假设过程if (newStatus == SUCCESS) {for (int i = 0; i < 9; i++) {System.arraycopy(board[i], 0, rawBoard[i], 0, 9);//成功时，将成功的board赋值给原始的board数组。如果这不是最外层的递归，那将一层一层往上传递，直至传给最原始的board数组。}return SUCCESS;}}return FAIL;} else {return status;}
}

3. 总结

经过上面的4种方法共同求解，目前只要有解的数独都可以解出来。完整的代码见我的github：https://github.com/lnho/LeetCode_Java/blob/master/src/main/java/com/lnho/leetcode/solution/Solution037Simple.java ，里面还有一些测试的用例。

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