C＃中的数独算法
我需要一个衬里（或靠近它）来validation给定的9个元素的数组不包含重复的数字1,2,3，…，9。 重复零不计数（它们代表空单元格）。
到目前为止我得到的最好的是：
var a = new int[9] {1,2,3,4,5,6,7,8,9}; var itIsOk = a.Join(a, i => i, j => j, (x, y) => x) .GroupBy(y => y).Where(g => g.Key > 0 && g.Count() > 1).Count() == 0; 如果你不想解决我的问题:)，你至少可以告诉上述算法是否正常工作吗？
并且，是的，已经读过这个 。
幸运的是，我不久前自己建造了一个数独求解器:)整个事情大概是200行的C＃，它可以解决我在4秒或更短时间内找到的最棘手的难题。
由于使用.Count，性能可能不是很好，但它应该工作：
!a.Any(i => i != 0 && a.Where(j => j != 0 && i == j).Count > 1)
此外， j != 0部分并不是真正需要的，但它应该有助于事情运行得更快。
[编辑：] kvb的回答给了我另一个想法：
!a.Where(i => i != 0).GroupBy(i => i).Any(gp => gp.Count() > 1)
在分组之前过滤0。 虽然基于IEnumerable的工作方式，但它可能无关紧要。
无论哪种方式，为了获得最佳性能，请使用新的IEnumerable扩展方法替换.Count > 1 ，如下所示：
bool MoreThanOne(this IEnumerable enumerable, Predictate pred) { bool flag = false; foreach (T item in enumerable) { if (pred(item)) { if (flag) return true; flag = true; } } return false; }
它可能无关紧要，因为数组限制为9个项目，但如果你调用它很多，它可能会加起来。
这比LINQ解决方案快大约50-250倍（取决于发现重复的早期时间）：
public static bool IsValid(int[] values) { int flag = 0; foreach (int value in values) { if (value != 0) { int bit = 1 << value; if ((flag & bit) != 0) return false; flag |= bit; } } return true; }
!a.GroupBy(i => i).Any(gp => gp.Key != 0 && gp.Count() > 1)
为什么你需要一个复杂的Linq代码行，而不是在扩展方法中包含一个有效的测试实现并调用它？
var a = new int[9] {1,2,3,4,5,6,7,8,9}; var itIsOk = a.HasNoNonZeroRepeats();
NoNonZeroRepeats的一个实现可能是使用short的9个最低位来指示数组中存在值，从而在没有动态内存使用的情况下进行O（长度（a））测试。 Linq很可爱，但除非你出于审美原因只使用它（你没有特别说你只用Linq作为练习来编写数独求解器），这似乎只是增加了复杂性。
这是一个老问题，但我最近指出使用Oracle的自定义SQL进行树状结构的1行解决方案。 我认为把它转换成Linq会很好。
您可以在我的博客上阅读更多关于如何在Linq的1行中解决数独的内容
这是代码：
public static string SolveStrings(string Board) { string[] leafNodesOfMoves = new string[] { Board }; while ((leafNodesOfMoves.Length > 0) && (leafNodesOfMoves[0].IndexOf(' ') != -1)) { leafNodesOfMoves = ( from partialSolution in leafNodesOfMoves let index = partialSolution.IndexOf(' ') let column = index % 9 let groupOf3 = index - (index % 27) + column - (index % 3) from searchLetter in "123456789" let InvalidPositions = from spaceToCheck in Enumerable.Range(0, 9) let IsInRow = partialSolution[index - column + spaceToCheck] == searchLetter let IsInColumn = partialSolution[column + (spaceToCheck * 9)] == searchLetter let IsInGroupBoxOf3x3 = partialSolution[groupOf3 + (spaceToCheck % 3) + (int)Math.Floor(spaceToCheck / 3f) * 9] == searchLetter where IsInRow || IsInColumn || IsInGroupBoxOf3x3 select spaceToCheck where InvalidPositions.Count() == 0 select partialSolution.Substring(0, index) + searchLetter + partialSolution.Substring(index + 1) ).ToArray(); } return (leafNodesOfMoves.Length == 0) ? "No solution" : leafNodesOfMoves[0]; }
怎么样：
var itIsOk = a.Where(x => x > 0).Distinct().Count() == a.Where(x => x > 0).Count();
推理：首先创建一个没有0的枚举。 在剩余的数字中，如果其不同的列表与实际列表的长度相同，则没有重复。
或：如果唯一编号列表小于实际列表，则必须具有重复编号。
这是单线版。 a.Where（x => x> 0）列表可以被排除在外。
var nonZeroList = a.Where(x => x > 0).ToList(); var itIsOk = nonZeroList.Distinct().Count() == nonZeroList.Count();
我通常对涉及捕获变量的解决方案不以为然，但我有一种写这个的冲动：
bool hasRepeating = false; int previous = 0; int firstDuplicateValue = a .Where(i => i != 0) .OrderBy(i => i) .FirstOrDefault(i => { hasRepeating = (i == previous); previous = i; return hasRepeating; }); if (hasRepeating) { Console.WriteLine(firstDuplicateValue); }
为简洁起见，如果不是性能，var itIsOk = a.Sum（）== a.Distinct（）。Sum（）;
以下内容简单快捷。
if a.Select(i => Math.Pow(2, i - 1)).ToArray().Sum()==511 ...