上一篇里，闡述了解這道題的思路，并在代碼上實現(xiàn)。不過代碼還有很多可改進之處。性能方面，雖然比窮舉法快得多，此外搜索算法還是比較盲目，效率應該能更上一層樓。

　　首先是在算法實現(xiàn)最后一步的搜索樹遞歸方法中，發(fā)現(xiàn)MatchResult枚舉并沒有實際用處

var result = conditions[node.Index].Match(guys, ref attempts);if (result == MatchResult.Fail){if (node.Action != null) node.Action.RollBack();node = node.Parent.Next();}else{node = node.Expand(attempts).Next();}

　　我們只需要知道Condition匹配是否成功即可，如果想知道更詳細情況，可以結合參數(shù)中的attempts在執(zhí)行后的結果。這種無端增加復雜度的東西，當然要砍掉。Condition抽象類定義變成：

abstract class Condition{……public abstract bool Match(IList guys, ref IList attempts);}

　　現(xiàn)在去掉MatchResult枚舉，除了Condition類，還影響Guy類的VerfyProperty方法。

public MatchResult VerifyProperty(Property property, IList attempts)；

　　我把它改成了返回bool類型，總是覺得有點別扭。又是在上班路上，想到了，是因為它違反了Shy原則，出現(xiàn)在了不該出現(xiàn)的地方。Guy類不應該直接與Attemp打交道。那VerfyProperty方法應該出現(xiàn)在哪里，Condition類中？也是別扭，這樣要多傳一個Guy參數(shù)，主要是它和Condition類中的Properties沒直接聯(lián)系。反復斟酌，想到了擴展方法。

static class PuzzleExtension{public static Boolean TryAdd(this IList attempts, Guy guy, Property property);public static Boolean TryAdd(this IList attempts, Guy guy, Property[] properties);public static Boolean TryAdd(this IList attempts, Guy guy1, Guy guy2, Property[] properties);}

　　這樣就比較舒暢了，為貧血模型的進行充血，看來這才是擴展方法的陽關大道。

　　對于Condition.Match方法在兩個子類實現(xiàn)，尤其是AdjacentCondition，相當?shù)姆爆?#xff0c;行數(shù)近百，一眼望去就感覺有許多重復代碼。嘗試各種優(yōu)化，費盡九牛之力，精簡了一些代碼，但還是很多。最后，使用Builder模式對Match方法進行拆分，變成這樣：

abstract class Condition{......public Boolean Match(IList guys, ref IList attempts){var availGuys = this.SearchGuy(guys);Guy guy1 = availGuys[0], guy2 = availGuys[1];if (attempts == null) attempts = new List();else attempts.Clear();if (guy1 == null && guy2 == null)return MatchBothNull(guys, attempts);else if (guy1 == guy2)return MatchEqual();else if (guy1 == null ^ guy2 == null)return MatchOneNull(guy1, guy2, attempts);elsereturn MatchNotEqual(guy1, guy2);}protected abstract Boolean MatchOneNull(Guy guy1, Guy guy2, IList attempts);protected abstract Boolean MatchBothNull(IList guys, IList attempts);protected abstract Boolean MatchEqual();protected abstract Boolean MatchNotEqual(Guy guy1, Guy guy2);public abstract Int32 CountPaths(IList guys);......}

　　兩個子類分別要重寫四個方法，這樣每個方法里的代碼量就少了，可以控制在一頁以內。不過AdjacentCondition的MatchOneNull方法還是超過了25行，里面就是兩種情況變換，邏輯上明顯重復，但要強行合并的話，必然要引入新變量，結果得不償失，不知道大家有什么好辦法。

protected override Boolean MatchOneNull(Guy guy1, Guy guy2, IList attempts){ int posKnown, posLeft, posRight; // left/right means match guy1 is on the left/right of guy2Property propToFind; //The property match no guyif (guy1 == null) //1 for null, 2 for not null{posKnown = guy2[PN.Postion];posLeft = posKnown - 1; posRight = posKnown + 1;propToFind = Properties[0];}else{posKnown = guy1[PN.Nation];posLeft = posKnown + 1;posRight = posKnown - 1;propToFind = Properties[1];}if (posLeft > 0 && posLeft < 6){var leftGuy = GuyRuler.Single(posLeft);attempts.TryAdd(leftGuy, propToFind);}if (posRight > 0 && posRight < 6 && Relation == RelativePosition.Both){var rightGuy = GuyRuler.Single(posRight);attempts.TryAdd(rightGuy, propToFind);}return attempts.Count > 0;}

　　強龍難壓地頭蛇，只能暫時睜一只眼閉一只眼了。畢竟還有更重要的事情，優(yōu)化算法。

　　再分析一下條件，或者干脆我們自己手工把這道題解一遍，就會發(fā)現(xiàn)，前面真的走了很多彎路。比如我們已經(jīng)知道“挪威人住在第一個房子裏(最左邊)“，下面又有個條件"挪威人和住藍房子的人相鄰”，便能確定第二個人住藍房子，篩選范圍就縮小許多。我們也可以將各個AddCondition語句順序換一下，可以看到遞歸查找的次數(shù)差別很懸殊。所以，我們不要運氣決定性能，自己的命運自己作主，主動去找最容易打開突破口的機會。

　　首先，我們讓Condtion實例具備新的能力 — 即探路能力。

abstract class Condition{......public abstract Int32 CountPaths(IList guys);......}

　　從而可以計算下一步的選擇有多少，我們可以比較每個條件，找出分支最少的選擇，再進行嘗試。

Condition searchCondition(){int minBranchCount = int.MaxValue ;Condition condition = null ;foreach (var item in conditions){var count = item.CountPaths(guys);if (count <= 1) return item;if (count < minBranchCount){minBranchCount = count;condition = item;}}return condition;}

　　讓我們在茫茫黑夜中，找到了指路的明燈，趕緊來試一下吧。

輪數(shù)(1000次/輪)	1	2	3	4
時間(ms)	80	66	66	66

　　平均每次解題不到0.0001秒！過程中只遞歸了13次。切記是在Release模式下運行，Debug模式慢太多。據(jù)我所知，這是目前最快的算法，這就是面向對象算法的潛力！

　　下一步，還要繼續(xù)深入研究這部內容，不知道這種思想能否用在其他智力運算題，如背包問題，二十四點上面。研究人工智能，還真挺有趣。

轉載于:https://www.cnblogs.com/XmNotes/archive/2010/10/26/1861793.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的重构-打造爱因斯坦谜题最快算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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