blossom solver

Solver Bunga

Pemecah untuk Game Word Blossom. Solver hanya untuk tujuan pendidikan non-komersial. Semua trandemark milik Merriam-Webster.

Cobalah

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

Motivasi

Saya suka bermain mekar tetapi selalu bertanya -tanya bagaimana skor saya menumpuk melawan skor terbaik. Alat ini mencoba menemukan skor tinggi untuk teka -teki yang diberikan. Anda juga dapat menggunakannya dalam "Mode Petunjuk" sebelum Anda menyelesaikan teka -teki. Ini akan memberi Anda petunjuk termasuk jumlah kemungkinan pangram, jumlah kata yang mungkin, skor tinggi, dan huruf pertama dari kata -kata teratas.

Kamus

Ringkasan

Merriam-Webster tidak menentukan kamus apa yang digunakan untuk permainan. Kami hanya memiliki beberapa pedoman:

1. Tidak ada kata -kata yang ditulis dengan tanda hubung
2. Tidak ada kata -kata bersumpah
3. Tidak ada kata benda yang tepat
4. Tidak ada kata -kata medis

Selain itu, karena sifat permainan, kami memiliki kendala berikut:

1. Kata -kata harus memiliki 7 atau lebih sedikit huruf berbeda
2. Kata -kata harus memiliki 4 atau lebih huruf

Proses

Banyak kamus tersedia online. Kamus Scrabble mungkin merupakan tebakan terbaik pada isi kamus bunga, tetapi tidak mengandung kata -kata dengan lebih dari 15 huruf karena mereka tidak mungkin bermain di Scrabble.

Level

Pemecah bunga ini mencakup 3 kamus berbeda untuk 3 tingkat keterampilan yang berbeda.

Level 3 (Pakar)

Saya mulai dengan kamus terbesar yang bisa saya temukan, dari repositori github ini: https://github.com/dwyl/english-words yang memiliki sekitar 370k kata.

Perhatikan bahwa itu dan semua file lain yang disebutkan di bawah ini ada di direktori data repositori ini.

1. Kamus itu, disimpan sebagai data/full-dictionary.txt , berisi sekitar 370k kata.
2. Saya menghapus semua kata dengan 4 atau lebih sedikit huruf dan 7 atau lebih sedikit huruf berbeda.
3. Saya kemudian memecahkan file itu menjadi file yang lebih kecil dengan jumlah huruf, yang ditemukan dalam data/*-letters.txt
4. Dalam potongan, saya memeriksa HTML untuk setiap entri kamus dari situs web Merriam-Webster.
5. Itu memungkinkan saya untuk mengidentifikasi kata-kata medis, kata benda yang tepat, dan kata-kata yang tidak ada dalam kamus Merriam-Webster. Itu disimpan dalam data/medical-words.txt , data/proper-nouns.txt , dan data/not-in-dictionary.txt .
6. Saya kemudian mengunduh daftar kata -kata bersumpah dari repositori GitHub ini. dan menyimpannya ROT13-encoded sebagai data/swear-words.rot13.txt
7. Saya kemudian menggunakan scripts/compile-words.mjs untuk menghapus semua kata yang tidak valid dari data/full-dictionary.txt , meninggalkan 118K kata yang disimpan ke data/uncompiled-level3.txt .

Level 2 (menengah)

1. Saya mulai dengan "Wiktionary 100k", kompilasi 2005 dari wiktionary.org. File itu disimpan sebagai data/wiktionary-100k.txt .
2. Saya menghapus semua kata dengan 4 atau lebih sedikit huruf dan 7 atau lebih sedikit huruf berbeda.
3. Saya menghapus semua kata yang tidak ada di kamus level 3
4. Saya menyimpan hasilnya untuk data/uncompiled-level2.txt . File itu berisi 26 ribu kata.

Level 1 (pemula)

Segera hadir. Saya kemungkinan akan menggunakan kamus Level 2 dan menghapus kata -kata yang secara pribadi tidak pernah saya dengar.

Tapi tunggu!

Setelah Anda menyelesaikan permainan, Blossom akan menunjukkan kepada Anda semua kata dan pangram yang mungkin. Melihat kata-kata dalam daftar, saya menemukan beberapa kata yang dalam permainan bunga yang tidak ada dalam data/full-dictionary.txt . Saya secara manual menambahkan kata-kata itu ke data/discovered-words.txt . Itu termasuk dalam kamus akhir yang tidak dikompilasi dan dikompilasi. Demikian pula, kata-kata yang saya temukan di kamus kami tetapi tidak dalam bunga disimpan untuk data/discovered-non-words.txt .

Beyond the Dictionary - Kata -kata mana yang cocok dengan surat kelopak bonus mana?

Saya menggunakan frekuensi huruf di setiap kamus untuk memesan alfabet dari surat yang paling tidak umum ke surat yang paling umum. Bot menggunakan skor kemudian frekuensi huruf untuk memilih permainan terakhirnya. Ini lebih naif daripada permutasi atau algoritma matematika, tetapi biasanya mendapat skor maksimum atau sangat dekat dengannya.

Prekompilasi

Saya telah memilih untuk mengompilasi kamus untuk memungkinkan pemecah memberikan solusi dalam hitungan milidetik. Kelemahannya adalah browser Anda harus mengunduh file -file yang lebih besar ini di halaman beban.

Sebagai contoh, berikut adalah skema untuk format kompilasi:

mustard24+
muster11
mustered27mustrd32e+

1. Kata -kata mulai dari jeda baris dan lanjutkan sampai menemukan angka.
2. Plus ditambahkan ke ujung garis jika itu adalah pangram.
3. Jika kata tersebut memiliki beberapa bagian huruf/angka, bagian menunjukkan berapa banyak poin yang akan dihasilkan oleh setiap surat kelopak bonus.

Contoh Breakdown:

 # 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+

Lisensi

Lisensi ISC (ISC)