blossom solver

Solucionador de flor

Un solucionador para el juego de palabras Blossom. El solucionador es solo para fines educativos no comerciales. Todas las marcas de Trandem pertenecen a Merriam-Webster.

Probar

https://kensnyder.github.io/blossom-solver/

Motivación

Me encanta jugar a Blossom, pero siempre me pregunto cómo se acumula mi puntaje contra el mejor puntaje posible. Esta herramienta intenta encontrar una puntuación alta para un rompecabezas dado. También puede usarlo en "modo de sugerencias" antes de completar el rompecabezas. Le dará pistas, incluido el número de posibles pangrams, el número de palabras posibles, la puntuación alta y las primeras letras de las principales palabras.

Diccionarios

Descripción general

Merriam-Webster no especifica qué diccionario se usa para el juego. Solo tenemos algunas pautas:

1. Sin palabras con guiones
2. No hay palabras de jurisprudencia
3. No hay sustantivos propios
4. Sin palabras médicas

Además, debido a la naturaleza del juego, tenemos las siguientes limitaciones:

1. Las palabras deben tener 7 o menos letras distintas
2. Las palabras deben tener 4 o más letras

Proceso

Muchos diccionarios están disponibles en línea. El diccionario Scrabble es quizás la mejor suposición en el contenido del diccionario Blossom, pero no contiene palabras con más de 15 letras porque son imposibles de jugar en Scrabble.

Nivel

Este solucionador de flor incluye 3 diccionarios diferentes para 3 niveles de habilidad diferentes.

Nivel 3 (experto)

Comencé con el diccionario más grande que pude encontrar, de este repositorio de GitHub: https://github.com/dwyl/english-words que tiene alrededor de 370k palabras.

Tenga en cuenta que y todos los demás archivos mencionados a continuación se encuentran en el directorio de datos de este repositorio.

1. Ese diccionario, guardado como data/full-dictionary.txt , contiene aproximadamente 370k palabras.
2. Eliminé todas las palabras con 4 o menos letras y 7 o menos letras distintas.
3. Luego rompí ese archivo en archivos más pequeños por número de letras, que se encuentran en data/*-letters.txt
4. En trozos, revisé el HTML para cada entrada del diccionario del sitio web de Merriam-Webster.
5. Eso me permitió identificar palabras médicas, sustantivos propios y palabras no en el diccionario de Merriam-Webster. Esos se guardan en data/not-in-dictionary.txt data/proper-nouns.txt data/medical-words.txt .
6. Luego descargué una lista de palabras de jurar de este repositorio de GitHub. y lo guardó rot13 codificado como data/swear-words.rot13.txt
7. Luego usé scripts/compile-words.mjs para eliminar todas esas palabras no válidas de data/full-dictionary.txt , dejando 118k palabras guardadas en data/uncompiled-level3.txt .

Nivel 2 (intermedio)

1. Comencé con el "Wiktionario 100k", una compilación de 2005 de wiktionary.org. Ese archivo se guarda como data/wiktionary-100k.txt .
2. Eliminé todas las palabras con 4 o menos letras y 7 o menos letras distintas.
3. Eliminé todas las palabras no presentes en el diccionario de nivel 3
4. Guardé el resultado en data/uncompiled-level2.txt . Ese archivo contiene 26k palabras.

Nivel 1 (principiante)

Muy pronto. Es probable que use el diccionario de Nivel 2 y eliminaré palabras de las que personalmente nunca he oído hablar.

¡Pero espera!

Después de completar un juego, Blossom te mostrará todas las palabras y pangrams que eran posibles. Mirando las palabras en la lista, descubrí algunas palabras que en el juego Blossom que no están en data/full-dictionary.txt . Agregué manualmente esas palabras a data/discovered-words.txt . Esos están incluidos en los diccionarios finales no compilados y compilados. Del mismo modo, las palabras que encontré en nuestro diccionario pero no en Blossom se guardan en data/discovered-non-words.txt .

Más allá del diccionario, ¿qué palabras van con qué carta de pétal de bonificación?

Utilicé frecuencias de letras en cada diccionario para ordenar el alfabeto de una letra menos común a la letra más común. El bot usa el puntaje y luego la frecuencia de las letras para elegir sus jugadas finales. Es más ingenuo que la permutación o algún algoritmo matemático, pero generalmente obtiene el puntaje máximo o muy cerca de él.

Precompilación

Elegí precompilar los diccionarios para permitir que el solucionador proporcione soluciones en cuestión de milisegundos. La desventaja es que su navegador tiene que descargar estos archivos más grandes en la carga de la página.

Por ejemplo, aquí está el esquema para el formato de compilación:

mustard24+
muster11
mustered27mustrd32e+

1. Las palabras comienzan en un descanso de línea y continúan hasta encontrar un número.
2. Se agrega una ventaja al final de la línea si es un pangram.
3. Si la palabra tiene múltiples secciones de letras/números, las secciones indican cuántos puntos produciría cada letra de pétal de bonificación.

Desglose de ejemplo:

 # mustard is a pangram worth 24 points regardless of which letter is the bonus petal
mustard24+

# muster is not a pangram and worth 11 points regardless of which letter is the bonus petal.
muster11

# mustered is a pangram
# If the bonus petal is m, u, s, t, r or d, it is worth 27 points
# If the bonus petal is e, it is worth 32 points
mustered27mustrd32e+

Licencia

Licencia ISC (ISC)