Question

我正在研究一种用于解决一种拼图的强力算法。这个谜题是一个矩形，由于某些原因在这里无关紧要，矩形的大小为宽*高的可能解的数量是2 ^（min（width，height））而不是2 ^（width * height）。两个尺寸都可以被认为是在1..50的范围内。（尽管通常低于30）这样，解决方案的数量最差为2 ^ 50（约为1 000 000 000 000 000）。我将解决方案存储为无符号64位数，一种＆＃34;种子＆＃34;

我有两个工作的algortihms用于强力解决。假设N是min（width，height）并且isCorrect（uint64_t）是一个谓词，它返回给定种子的解是否正确。

最天真的算法大致如下：

vector<uint64_t> solutions;
for (uint64_t i = 0; i < (1 << N); ++i)
{
    if (isCorrect(i))
        solutions.push_back(i);
}

它完美地工作（假设谓词实际上是实现的：D）但是没有从多个核心中获利，所以我想要采用多线程方法。我遇到过QtConcurrent，它提供了并发的过滤器和映射函数，可以自动创建最佳线程数来分担负担。

所以我有一个新算法大致如下：

vector<unit64_t> solutionsToTry;
solutionsToTry.reserve(1 << N);
for (uint64_t i = 0; i < (1 << N); ++i)
    solutionsToTry.push_back(i);
//Now, filtering
QFuture<unit64_t> solutions = QtConcurrent::filtered(solutionsToTry, &isCorrect);

它确实有效，而且速度更快，但是当N高于20时，我的RAM中没有足够的空间来分配vecotr（N = 20和64位numbes，我需要8 ，3 GB的RAM。交换分区等没关系，但是每当N增加1时它就会乘以2，它就不能再进一步了）

是否有一种简单的方法可以在不增加内存的情况下进行并发过滤？

如果没有，我可能宁愿手动拆分4个线程上的循环以获得没有最佳大小的并发，或者在Haskell中编写算法以获得惰性评估和过滤无限列表： - ）

并发暴力和内存溢出：两全其美？

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