Resolver un puzzle de maíz con CP-SAT en lugar de reinventar la rueda
Solving a corn puzzle with CP-SAT
Un ingeniero de software se enfrenta a un puzzle físico de maíz impreso en 3D y, en lugar de escribir un backtracking recursivo, recurre a Claude para que genere un script en Python que usa OR-Tools CP-SAT de Google. El artículo explica cómo modelar el problema como Exact Cover con variables binarias y restricciones de cobertura exacta, y comparte una implementación de Sudoku como ejemplo clásico.
cuando me enfrente a otro problema con forma de cp-sat en el futuro, sabré probar un solver y leer la documentación para lo que necesite, en lugar de implementar el mío propio.
- emil-lp
Aquí CP significa Constraint Problem, o CSP (Constraint Satisfaction Problem).
https://en.wikipedia.org/wiki/Constraint_satisfaction_proble...
- sashank_1509
Ok, en este caso concreto, un puzzle con qué, ¿10 piezas?, un backtracker recursivo será igual de rápido y, más importante aún, será mucho más fácil de razonar e implementar.
Si esto fuera un puzzle de mil piezas, aún así me atrevería a decir que un backtracker recursivo con buenas heurísticas superará a CP-SAT; incluso en el caso del sudoku, algunas buenas heurísticas con backtracking superan a CP-SAT. No sé por qué Claude saltó inmediatamente a usar CP-SAT.
- nh23423fefe
> Era mucho mejor de lo que yo mismo habría escrito, y acabé aprendiendo de ello.
Con el tiempo, cagar el código de los LLM será visto por todos como una forma perezosa de cope. Yo también soy consciente de la existencia de SAT, pero realmente me costaría ver de inmediato a través de algún problema que tuviera e interpretar SAT a menos que lo hiciera un montón de veces. Que un agente te sugiera "lo correcto" es claramente mejor. Y con suerte ayudaría a mi intuición en el futuro.