def testme1():
p = CSP()
with p.par():
p.process(printme, 1, 2, 3, 4, 5)
p.process(printme, 6, 7, 7, 8, 9)
p.process(printme, 2, 3, 6, 3, 2)
p.start()
def testme1():
p = CSP()
with p.par():
p.process(printme, 1, 2, 3, 4, 5)
p.process(printme, 6, 7, 7, 8, 9)
p.process(printme, 2, 3, 6, 3, 2)
p.start()
def solve(self) -> Tuple[Optional[Dict[int, int]], int]:
"""
Prova a risolvere il problema.
Returns:
Una tupla formata da:
- Un dizionario, che associa ad ogni regina (colonna) una riga.
- Un intero, che rappresenta il numero di passi svolti dall'algoritmo.
In caso non sia stato possibile arrivare ad una soluzione (anche a causa del timeout),
il metodo ritorna una tupla avente "None" come primo parametro e -1 come secondo parametro.
"""
blocked_queens_constraint: BlockedQueensConstraint = BlockedQueensConstraint(
self.blocked_queens)
queens: List[int] = list(range(self.n))
domains: Dict[int, List[int]] = {}
for column in queens:
domains[column] = list(range(self.n))
csp: CSP[int, int] = CSP(queens,
domains,
self.value_sorter,
ac3=self.use_ac3,
mrv=self.use_mrv,
fc=self.use_fc)
csp.add_constraint(QueensConstraint(queens))
csp.add_constraint(blocked_queens_constraint)
solution, iterations = csp.backtracking()
self.solution = solution
return solution, iterations
def testme2():
p = CSP()
with p.seq():
p.process(printme, 1, 2, 3)
with p.par():
p.process(printme, 1)
p.process(printme, 2)
p.process(printme, 3)
p.process(printme, 5, 6, 7)
p.start()
def testme2():
p = CSP()
with p.seq():
p.process(printme, 1, 2, 3)
with p.par():
p.process(printme, 1)
p.process(printme, 2)
p.process(printme, 3)
p.process(printme, 5, 6, 7)
p.start()
