我找了“你如何找到它”，因为我不知道如何处理找到我的程序的算法复杂度。
我写了使用Java数独解算器，没有考虑效率（我想尽量做到递归工作，这是我成功，但有！）
一些背景资料：
我的策略采用回溯来确定，对于给定的数独题，难题是否只有一个独特的解决方案或没有。 所以我基本上都看过在给定的难题，并解决它。 一旦我找到一个解决方案，我不一定完成，需要继续探讨进一步的解决方案。 最后，有三种可能的结果之一发生：难题是不可解可言，拼图有一个独特的解决方案，或拼图有多种解决方案。
我的程序读取拼图从对每个给定的数字一条线，由行，列和数字的文件坐标。 根据我自己的惯例，7左上角方形写为007。
执行：
我加载值，从文件，并将其存储在一个2-d阵列我下去数组，直到我找到一个空（未填充值），并将其设置为1，并检查是否有冲突（无论是i的值进入有效与否）。 如果是的话，我移动到下一个值。 如果没有，我加1的值，直到我找到一个合适的数字，或者，如果他们没有工作（1至9），我回去1步，我调整了最后的价值，我增加一个（使用递归）。 我做了，当所有81个元素已经排满，没有冲突解决。 如果发现任何解决方案，我把它们打印到终端。 否则，如果我尝试“退一万步”是我最初修改的第一个元素，这意味着没有解决方法。
我的程序如何算法复杂度？ 我想这可能是线性的[O（N）]，但我访问数组多次，所以我不知道:(
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为O（n ^ m），其中n是可能性（在经典数独即，9）每个正方形且m的数量的是空格数。
这可以通过只从单一的空白向后工作中可以看出。 如果只有一个空白，那么您有n个 ，你必须在最坏的情况下工作，通过的可能性。 如果有两个空格，则必须到n准备工作，为每一个为第一空白准备第二空白的第一个空白和n的可能性。 如果有三个空格，则必须到n准备工作的第一个空白。 每个这些可能性将产生一个难题与具有n ^ 2的可能性两个坯件。
该算法通过执行可能的解决方案的深度优先搜索。 图中的每个电平表示为一个单一的正方形的选择。 图的深度是需要填补的方块数。 随着n的支化系数和米的深度时，发现在曲线图中的溶液为O的最坏情况下的性能（N ^ 米 ）。
在许多数独，会有可以直接带着几分心思放在几个数字。 通过将在第一空单元格的数字，你放弃了很多的机会，以减少的可能性。 如果前十个空单元格有很多的可能性，你会得到指数级增长。 我问这个问题：
在第一线哪里能1号去了？
在第一线哪里能2号去了？
...
在最后一行在哪里可以9号去了？
相同的，但有九根柱子？
相同的，但与九个格子？
哪个号码可以进入第一个单元格？
哪个号码可以进入第81个细胞？
这是324度的问题。 如果有任何问题都只有一个答案，你选择的答案。 如果有任何问题没有答案可言，你原路返回。 如果每一个问题有两个或两个以上的答案，你选择的答案的最小数量的问题。
你可能会呈指数级增长，但只对确有困难的问题。
