Wordle — популярная игра, привлекающая миллионы пользователей по всему миру своей простотой и логической глубиной. Несмотря на кажущуюся легкость, подбор правильного слова за ограниченное число ходов требует продуманной стратегии и анализа. Интересный и нетривиальный подход к решению Wordle предложен с использованием uv — современной системы разрешения зависимостей Python, вдохновленной идеей, реализованной ранее на примере решения Sudoku с помощью Poetry. Изначально стоит понимать, что uv — это инструмент управления пакетами и их версиями, который помогает Python-проектам работать с ними эффективно и без конфликтов. Автор идеи заметил, что структура зависимостей и ограничений, применяемая в управлении версиями пакетов, моделирует нечто схожее с управляющими рамками головоломок вроде Sudoku, где определенные правила ограничивают расположение цифр в клетках.
Трансляция этих представлений на задачу Wordle заключается в кодировании возможных вариантов букв и их позиций в виде пакетов и версий, а сами ограничения — в зависимостях между ними. Ключевой момент заключается в том, что Wordle — это игра с пятью буквами, каждая из которых может быть одной из 26 в английском алфавите. Представим позицию буквы как отдельный пакет с 26 возможными «версиями» (отражающими буквы). Отдельно для всего слова создается пакет, версия которого соответствует конкретному слову. Каждая версия «слова» зависит от определенных версии позиций, уточняя, какая буква и где должна стоять.
Однако сама механика обратной связи — зеленые, желтые и пустые символы, отражающие точность или частичность попадания в буквы и их расположение — добавляет сложности. Она требует более гибкого кодирования ограничений, чем просто привязка позиции к букве. Например, желтый цвет говорит о наличии буквы в слове, но не на той позиции. Зелёный указывает точное попадание, а пустой индексирует отсутствие буквы в остальных неопределенных локациях. Для таких условий был разработан необычный метод введения третьего набора пакетов — так называемых пакетов возможных позиций для каждой буквы.
Версия каждого такого пакета кодирует набор позиций, где эта буква может находиться. Благодаря этому можно выражать как утверждения вида «буква А есть в позициях 1, 3 или 4», так и их отрицания, тщательно ограничивая пространство возможных решений. Особый блок «пакетов обратной связи» отражает специфику ответов игры и позволяет трансформировать результаты каждого предположения в набор версий и зависимостей, актуализируя модель под новый ход. Этот слой переводит обратную связь о каждом символе в зависимости, которые добавляются к основному проекту задачи. Например, зеленая буква приводит к требованию наличия пакета с соответствующей версией 1, жёлтая — к версии 0 для текущей позиции и версии 1 для остальных применимых, а пустая — к версии 0 на всех нераскрытых позициях.
Вся система формирует так называемую «проклятую нейросеть» зависимостей, где есть входной слой (обратная связь), скрытый слой (пакеты возможных позиций) и выходной слой (точные позиции букв), связанный с пакетом слова. Проблема сводится к разрешению этих зависимостей, где uv выступает в роли мощного инструментального решения, автоматически подбирающего удовлетворяющую согласованность версий во всем дереве. Эффективность uv, способного создавать тысячи пакетов и версий и строить колесообразные пакеты (wheels) для локальной работы, обеспечивает оптимальное и крайне быстрое решение, несмотря на значительную сложность комбинаций и количество вариантов. Время построения порядка нескольких минут для нескольких тысяч пакетов демонстрирует потенциал данного подхода в реальных вычислительных условиях. Помимо базового механизма, автор предлагает использовать пользовательские стратегии угадывания, интегрируя традиционные методы Wordle, отталкиваясь от разнообразия букв в словах и частоты их появления.
Это реализовано через сортировку слов по специфической метрике, где предпочтение отдается словам с большим числом уникальных символов и более частотными буквами, что повышает эффективность и уменьшает количество ходов до решения. Выводы из проекта указывают на уникальность и перспективность синтеза методов в сфере пакетного менеджмента и игровой логики. Подход открывает возможности как для создания кросс-дисциплинарных решений, так и для глубокого понимания особенностей разрешения сложных систем ограничений через инновационные средства. Использование uv — новой звезды в мире Python — для решения Wordle придает этой задаче дополнительный шарм и показывает гибкость экосистемы Python в решении нестандартных интеллектуальных задач. Технический процесс хорошо иллюстрирован примерами конфигурационных файлов с описанием пакетов, версий и зависимостей, что позволяет применять данный метод в воспроизводимых экспериментах и вдохновляет на создание схожих систем для других головоломок.
