操作方法大致是这样：
1.创建一个名为“problem.txt”的文本文件，将待解数独（81个数字，空格用0代替）写到这个文本文件中；
2.将这个文本文件和c文件放在一个文件夹下，然后就可以编译运行了。

解数独的速度是很快的，大家自己体验就好，下面我详细分析下这个舞蹈链的算法过程

大致思路可以分为以下几个步骤：
1.利用数独的4个约束条件，将数独转化为一个01矩阵，每行有4个1，其余全为0，从而转化为一个精确覆盖问题；
2.建立行、列对象链表，再根据01矩阵建立双向十字循环链表，其中将每行、列节点个数储存在行、列对象节点中；
3.利用dancing links X求解这个精确覆盖问题，得到81行，将这些行的行数储存到result数组中；
4.将得到的81行翻译成81个数，填入原数独的格子中，Q.E.D。

数独的4个约束条件是这样的：
1、每个格子只能填一个数字
2、每行1~9恰好填一遍
3、每列1~9恰好填一遍
4、每宫1~9恰好填一遍
因此，如果我们定义81*4=324列，其中：
1~81列：
第1列定义成：（1，1）填了一个数字
第2列定义成：（1，2）填了一个数字
……
第9列定义成：（1，9）填了一个数字
第10列定义成：（2，1）填了一个数字
……
第18列定义成：（2，9）填了一个数字
……
第81列定义成：（9，9）填了一个数字
82~162列:
第82列定义成：在第1行填了数字1
第83列定义成：在第1行填了数字2
……
第90列定义成：在第1行填了数字9
第91列定义成：在第2行填了数字1
……
第99列定义成：在第2行填了数字9
……
第162列定义成：在第9行填了数字9
163~243列：
第163列定义成：在第1列填了数字1
第164列定义成：在第1列填了数字2
……
第171列定义成：在第1列填了数字9
第172列定义成：在第2列填了数字1
……
第180列定义成：在第2列填了数字9
……
第243列定义成：在第9列填了数字9
244~324列：
第244列定义成：在第1宫填了数字1
第245列定义成：在第1宫填了数字2
……
第252列定义成：在第1宫填了数字9
第253列定义成：在第2宫填了数字1
……
第261列定义成：在第2宫填了数字9
……
第324列定义成：在第9宫填了数字9
至此，我们便将这4个约束条件转化成了一个1x324的行向量，如果对于原数独中81个格子，有数的格子转化为一个行向量，没有数的格子转化为9个行向量（分别假设填入1~9），于是我们得到一个有324列，最多81*9行的矩阵。至此，我们将问题转化为一个精确覆盖问题，即找到81行，使每行的1恰好不重复的出现在324列之中。下一步，我们把这个问题的求解交给dancing links X解决。

Dancing Links X（DLX）舞蹈链算法：
链表建立的思路和详情我用一张图来解释：（可与代码对照理解）

通过上一楼的图可以很容易理解dancing links X的具体过程，其余见代码，不再赘述。

关于精确覆盖问题的定义和舞蹈链算法的思路，我提供一个很好的链接。博主讲的十分详尽透彻。
https://www.cnblogs.com/grenet/p/3145800.html

最后的将81个行向量翻译成数独很简洁：只需计算出这一行表示的行列坐标和该行根据假设填入的数即可（这只需分别找到1~81列和82~162列中的1即可）。

总而言之，Dancing Links X是一个非常巧妙的算法，理解不难，但实现起来过程很容易出错。

今天又增加了利用舞蹈链进行多解性判断的功能，大致思路是：找到一个解当做没找到这个解，继续往后找，直到找到另一个解，如果找到了第二个解就认为多解，否则认为唯一解。为此新增一个ansnum记录解的个数，新增一个flag记录是否找到了解，则只需将源代码的
if(Search()) return true;
改为
if(Search()){
ansnum++;
flag=true;
if(ansnum==1){
for(int i=0;i<81;i++)
result2[i]=result[i];
result[80]=0;
}
if(ansnum>=2) return true;
}
即可，至于输出部分根据ansnum加个条件判断即可。

用Java实现DLX计划由我们组cgg同学完成，下一步我打算设计基于DLX解数独工具的数独生成算法和难度判定算法。

弱弱地问一下，怎么没有2楼orz

弱弱地问一下，怎么没有二楼

这两天看到数组模拟链表的文章深有感触，于是我用数组模拟重新把DLX写了一遍，用的是c++语言，由于类的声明和微秒级计时占用了大量篇幅，实际上执行DLX功能的代码加起来差不多90行。