Začněte zde

Přidejte všechny části hlavolamu

Vyfoťte plán, seznam podezřelých a všechny stránky s stopami. Před požádáním o nápovědu nebo řešení můžete přidat až osm obrázků stejného případu.

Editor případu

Znovu sestavte plán a stopy

1

Vytvořte místnosti, označte objekty, na kterých lze sedět, a neprůchodné objekty, poté zadejte instrukce vytištěné pro každou osobu.

Místnosti

Plán

Vyberte nástroj, poté klepněte na buňky. Barvy místností ukazují hranice; štítky objektů ukazují, zda lze buňku obsadit.

Osoby a instrukce

Fotografie výše můžete přidat jako další důkaz, případně použít pouze editor.

Pokročilé: upravit možné buňky přímo

Ruční zadání kandidátů

Označte možné buňky

1

Vyberte podezřelého, poté klepněte na buňky, a podle vytištěných stop. Každý podezřelý je zpočátku možný v každé buňce.

Možné buňky pro Ada

Připraveno

Zadejte informace vyplývající z stop.

Použijte příklad, pokud chcete zjistit, jak funguje kontrola nápověd a řešení.

Jak to funguje

Řešitel, který se zastaví dřív, než prozradí odpověď.

01

Zachyťte celý případ

Přidejte samostatné, ostré obrázky celého plánu, každého podezřelého a každé stopy. Detailní záběry pomohou, když je tištěný text malý.

02

Zkontrolujte rozpoznané údaje

Přidejte další fotografii, když část případu chybí nebo je nejasná.

03

Vyberte si úroveň pomoci

Nejprve požádejte o jeden logický závěr, nebo odhalte navrhované uspořádání pouze tehdy, když opravdu chcete znát odpověď.

Pro nejlepší výsledek

Zahrňte celý plán a všechny písemné stopy na vašich fotografiích. Zachovejte stránky rovné, vyhněte se oslnění a ujistěte se, že jména, hranice místnosti a malý text jsou čitelné.

Řešitel vražedného sudoku je nezávislý nástroj od Detective Sudoku. Není přidružen k žádnému jinému vydavateli hlavolamů ani jím podporován.

Mathematical Method & Worked Example

How does the Murder Sudoku constraint solver compute forced placements?

The Řešitel vražedného sudoku models an N×N case board as a binary constraint-satisfaction and bipartite matching problem where each suspect s ∈ {1..K} is assigned a cell (r, c) ∈ {1..N}² such that no two suspects share a row or column, blocking objects are excluded, every spatial clue predicate holds simultaneously, and the victim’s room contains exactly two occupants.

Plain-Text Constraint Satisfaction Equations

Let binary decision variable x[s, r, c] ∈ {0, 1} equal 1 if suspect s is placed at row r, column c. The solver enforces five formal constraint families before enumerating valid completions:

  • Single placement per suspect: ∀ s ∈ {1..K}: ∑_{r=1..N} ∑_{c=1..N} x[s, r, c] = 1
  • Row & column uniqueness (Latin rook constraint): ∀ r ∈ {1..N}: ∑_{s=1..K} ∑_{c=1..N} x[s, r, c] ≤ 1 and ∀ c ∈ {1..N}: ∑_{s=1..K} ∑_{r=1..N} x[s, r, c] ≤ 1
  • Blocking & sittable furniture domain pruning: ∀ (r, c) ∈ BlockedObjects: x[s, r, c] = 0
  • Murder room two-occupant constraint: For victim at (r_V, c_V) ∈ Room(V), ∑_{s=1..K} ∑_{(r,c) ∈ Room(V)} x[s, r, c] = 2 (the victim plus exactly one murderer).
  • Forced-move intersection (Real Hint): Over the solution set S = {A_1, A_2, ..., A_m}, a placement (s, r, c) is reported as a forced logical hint when ∀ A ∈ S: A(s) = (r, c).

Worked 4×4 Example With Real Coordinates & Solved Result

In the built-in 4×4 candidate example (16 cells indexed 0–15, or Row 1 Column 1 through Row 4 Column 4) with 4 suspects (Ada, Bram, Clara, Dorian):

  1. Initial clue-pruned candidate domains:
    • Ada: {R1C1, R1C2} (cells 0, 1 — 2 candidates)
    • Bram: {R2C2, R2C3} (cells 5, 6 — 2 candidates)
    • Clara: {R3C3, R3C4} (cells 10, 11 — 2 candidates)
    • Dorian: {R4C1} (cell 12 — 1 candidate, naked single)
  2. Step-by-step propagation: Dorian is fixed at R4C1, locking Column 1 and eliminating R1C1 from Ada’s domain. This forces Ada = R1C2. Ada at R1C2 locks Column 2 and eliminates R2C2 from Bram’s domain, forcing Bram = R2C3. Bram at R2C3 locks Column 3 and eliminates R3C3 from Clara’s domain, forcing Clara = R3C4.
  3. Verified unique output (1 solution): Ada: Row 1, Column 2 · Bram: Row 2, Column 3 · Clara: Row 3, Column 4 · Dorian: Row 4, Column 1.

Murder Sudoku Clue Types & Spatial Constraint Reference Table

Clue Category Spatial / Algebraic Rule Wall & Room Boundary Behavior Candidate Elimination Yield (4×4–6×6 Grid) Worked Deduction Example
Room Membership (r, c) ∈ Room(R) Strictly bounded by room walls Eliminates 60%–85% of board cells (10–30 cells) “Ben was in the Poolside” restricts Ben to Poolside tiles
Orthogonal Adjacency (“Beside”) |r - r'| + |c - c'| = 1 and Room(r,c) = Room(r',c') Blocked by walls; diagonals excluded Reduces domain to 1–4 orthogonal neighbor cells “Daniel was beside a bench (R1C2)” → R1C1 or R1C3
Cardinal Direction (North / South / East / West) Same column (c = c', r < r' or r > r') or same row (r = r') Line-of-sight or room-bounded per clue Eliminates 3–5 entire rows or columns “Carl was directly west of a table (R1C4)” → R1C1 or R1C3
Exact Vector Distance (r_A, c_A) = (r_B + Δr, c_B + Δc) Couples two suspects across rooms Locks paired coordinates to 1–3 valid vectors “Alice was 3 cells SE of Daniel (R1C3)” → Alice at R4C6
Room Corner / Furniture Seat Cell touches 2 perpendicular room walls or has objectType = sittable Defined by room perimeter geometry Restricts suspect to 2–6 corner/chair squares “Fiona was in a corner of the room” → room corner cells only
Victim Alone With Murderer ∑_{(r,c) ∈ Room(Victim)} x[s,r,c] = 2 Applies to the victim’s enclosed room Forces exactly 1 suspect into the victim’s room Victim at R6C1 (Gazebo) + row/col blocks → culprit at R5C2