ナンプレ 数独 Sudoku 11 (280ﾚｽ)
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抽出解除 ﾚｽ栞
ﾘﾛｰﾄﾞ規制です｡10分ほどで解除するので､他のﾌﾞﾗｳｻﾞへ避難してください｡
265(2): □７×７＝４□□ [] 09/06(土)09:26 ID:/Mq0/Q5B(1)
>>9
基本そうした空欄利用の解法が良いね。
で、オレはApple arcadeの mobilitywareのナンプレで以下のような手順で遊んでいる。
①全ブロックの空欄全てについてえんぴつアイコンモードで入り得る数字を全てリスト抽出する。
②候補が一個のみのユニーク空欄は即時的に数字入力する。
③単ブロック9個、単行9行、単列9列で一個のみユニーク数がある空欄に数字を入力する。
④③の条件が尽きた場合、いわゆる２国ペアの数値代入を脳内でシミュレートしナンプレルール違反を引き起こさない方の数字を入力する。
⑤上記①から④を繰り返し実行する
Apple arcadeのナンプレは空欄に正しい候補数字が入力されると空欄81個の候補リストが自動更新されるので④の脳内シミュ以外、機械的な操作でドミノ倒し的に連続して空欄埋めができる。痛快。
上記iPad／iPhoneなナンプレゲームの超上級でもノーミスパーフェクト解答が普通にできる。
ゲームプログラムと同じ手順でメモ紙手作業で試行すれば世に存在する91マスナンプレはノーミス完全解凍できるだろうね。ただし手作業は凄く大変。オレは紙ゲーをやる気は起きないけどさw
266: アルファラジュ [] 09/08(月)23:12 ID:K5vi6nG9(1/3)
>>265
1.端的に言う。お前のやり方は「万能の解法」などではなく、方法論として重大な欠陥を抱えている。ここではその欠点を専門的見地から体系的に指摘し、他分野の知見を持ち出して厳しく説教する。理由は複数あるので数字付きの段落で順に示す。
2.まず運用依存の危険性。電子機器が候補を自動更新してくれる環境に慣れると、入力や消去の正当性を自分で検証する癖が抜ける。自動更新は「視覚的な即時フィードバック」を与えるが、その逆に誤入力を素早く広げてしまう。人間が同じ手順を紙で再現しようとすると、候補間の伝播（＝どの候補がどの入力に依存して消えたか）を全て追跡しない限り、連鎖誤りに気づけない。つまりアプリ上で成立している「即時正当化」をそのまま論理的正当性だと錯覚するのは誤りだ。
3.論理構造の誤理解。あなたの手法は局所的な候補列挙と、候補が一つになったセルの確定を繰り返すことで成り立っているように見えるが、これは制約伝播（constraint propagation）の一例に過ぎない。制約伝播だけでは解けない構造――たとえば同時に複数ブロック・行・列を横断する長い論理チェーンや、見かけ上矛盾のない複雑な相互依存（連鎖＝chain）――が存在する。さらに「二択の仮定で片方を消す」行為は、本質的にバックトラック（試行錯誤）であり、論理的証明ではなく仮検証に過ぎない。試行を繰り返すごとに枝刈りが必要になり、人間の頭だけで安定して処理できる保証はない。
4.計算理論と実装面からの反証。一般化したナンプレ（任意サイズ、任意ルール）は NP-完全であり、アルゴリズム的には「全てを局所ルールだけで効率的に解ける」とは言えない。9×9標準では容易なインスタンスが多い一方、非常に難解なインスタンスは存在し、そうした問題は高度なパターン（X-Wing、Swordfish、XY-Wing、カラーリング、複雑なチェーンなど）や、アルゴリズム的には Exact Cover を解く Knuth のアルゴリズム X／Dancing Links に匹敵するグローバルな処理を要求する。完成格子の全数は 6,670,903,752,021,072,936,960 通り（約 6.67×10^21）にも達するという事実は、単純な「局所操作の繰り返し」で全空間を網羅できるとの幻想を打ち砕く。
267: アルファラジュ [] 09/08(月)23:13 ID:K5vi6nG9(2/3)
>>265
5.作業記憶とヒューマンエラーの現実。人間の作業記憶は有限で、複数の仮定や候補を同時に追うと誤りが急増する。紙で細かく候補を列挙する作業は「認知的コスト」が高く、間違いを検出・修正するメカニズムも電子ツールほど強くない。結果として、デジタルでの“成功体験”があるからといって、同じ確率で紙でもミスなく再現できるとは限らない。むしろ手作業だと検算プロセスを明示的に入れないと、誤った前提のまま先へ進みやすい。
6.「総当たり的な仮定」を正当化しないこと。複数の二択を頭の中で“同時に”シミュレートする行為は、アルゴリズム的には枝分かれする深い探索に相当する。枝の数は指数的に増えるので、根本的には試行回数の管理、後戻り（rollback）手順、検証用のログが必要だ。アプリはこれらをUIと内部状態で無意識に担保してくれるが、紙ではその分だけ厳しいルールとチェックリストを用いないと、論理の穴を見落とす。
7.他分野からの説教（ソフトウェア工学的見地）。自動化に過度に依存する実践は「検証可能性」を損なう。ソフトウェアの世界で言えば、手順をブラックボックスにしておくとバグは増殖する。パズル解法も同様に、各操作の根拠を文書化し、再現性／説明可能性を担保する習慣を持たないと“偶発的成功”のまま終わる。
8.他分野からの説教（認知科学／教育学的見地）。技能の成熟とは「自分で説明できること」の裏返しである。外形的に解けるだけで、その根拠を第三者に説明できなければ真の理解とは言えない。教育的には、パターンのラベリング（技術の名前をつける）、段階的練習、失敗のフィードバックループが重要で、単に操作をコピーするだけでは上達しない。
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