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在约束满足问题中，**过滤（Filtering）** 是通过约束传播来缩小变量域的技术。过滤的核心思想是**在搜索过程中主动推理，提前发现和消除不可能的赋值**，从而显著减少搜索空间。 过滤不同于盲目的回溯搜索，它利用约束的结构信息进行**局部推理**，在赋值之前就排除明显不可行的选择，避免了大量无意义的搜索尝试。...

在约束满足问题的回溯搜索中，排序启发式（Ordering Heuristics）决定了**搜索过程中变量选择和值选择的顺序**。好的排序策略可以**显著减少搜索空间的探索**，将指数级的搜索问题转化为多项式时间可解的问题。...

> 下面是对CSP的相关概念的接口预实现，之后会用到 ```python class CSP: """Constraint Satisfaction Problem class""" def __init__(self, variables: List[str], domains: Dict[str, Set[Any]], constraints: List[Constraint]):...

约束满足问题（Constraint Satisfaction Problem, CSP）是一类特殊的搜索问题，它提供了一种**结构化的方式来表示和解决组合问题**。与传统搜索问题不同，CSP关注的是**找到变量赋值的组合，使之满足所有约束条件**，而不是寻找从起始状态到目标状态的路径。...