So funktioniert der Nerdle-Löser

Wenn du einen Versuch spielst, würde jede mögliche Antwort eine bestimmte Färbung erzeugen — Grüns, Lilas, Schwarze. Das heißt, ein Versuch partitioniert die Verdächtigenliste: Jede Antwort fällt in genau eine Feedback-Muster-Gruppe, und sobald die echten Farben erscheinen, ist jede Antwort außerhalb deiner Gruppe sofort eliminiert.

Ein Versuch ist also genau so gut wie die Gruppen, die er erzeugt. Viele kleine Gruppen bedeuten: Egal welches Feedback du bekommst, nur wenige Verdächtige überleben. Wenige große Gruppen bedeuten: Du kannst Pech haben und fast nichts lernen. Unsere erstplatzierte Modell-Eröffnung, 52-34=18, teilt das Feld in 1,703 Gruppen. Ein wiederholungslastiger Versuch wie 11+11=22 schafft nur 415 — er stellt dieselbe Frage über dieselben wenigen Zeichen zweimal.

Um seinen Kandidatenpool aufzubauen, fragt der Löser zuerst: Wenn die Antwort zufällig gewählt wird, wie viele Verdächtige sind nach dem Feedback noch übrig? Große Gruppen werden danach gewichtet, wie wahrscheinlich du in ihnen landest (eine Gruppe mit 100 Antworten wird 100-mal so oft getroffen wie eine mit 1) — deshalb schneiden einseitige Versuche schlecht ab.

Der Live-Löser berechnet dann die erwarteten Gesamtversuche für die sichtbaren Kandidaten und sortiert die erste Vorschlagsseite nach dieser Vollspiel-Metrik. Die erwarteten Antworten übrig bleiben der exakte Ein-Zug-Vergleich, der unter jedem Vorschlag steht.

Gleiche Regeln, gleiche 17,723 Verdächtige — aber die erstplatzierte Eröffnung hinterlässt dir eine To-do-Liste von ~33, während die schlechteste hier ~319 übrig lässt, zehnmal so viele. Diese eine Entscheidung macht oft den Unterschied zwischen Lösen in 3 und Schwitzen bei 5. Die vollständige Rangliste steht im Strategie-Guide.

Einen Versuch zu bewerten ist billig; jede erlaubte Strategie in jedem Zug zu durchsuchen nicht. Deshalb bauen wir offline eine praktische Strategie und speichern sie als Entscheidungsbaum, dessen Wurzel 52-34=18 ist — die empfohlene Eröffnung, aktuell auf Platz 1 nach exakten erwarteten Gesamtversuchen in unserer Eröffnungsrangliste. Der Baum hat einen Zweig pro Feedback-Muster, jeder führt zur nächsten Antwort der Strategie, und so weiter, bis jeder Zweig in der Antwort endet.

An jedem Knoten nimmt der Builder jede verbleibende Antwort als Kandidaten-Versuch in den Pool auf; sobald 500 oder weniger Antworten übrig sind, kommen bis zu 2.000 deterministisch gezogene Sondierungsversuche hinzu. Die 64 Kandidaten, die nach einem Zug die wenigsten erwarteten Antworten übrig lassen, erhalten dann eine exakte Bewertung nach erwarteten Gesamtversuchen, und der Gewinner wird mit derselben Tie-Break-Kette gewählt, die auch das Live-Vorschlagsranking nutzt. Diese Vorauswahl macht den Baum handhabbar, bedeutet aber auch, dass wir kein mathematisches globales Optimum beanspruchen. Die vollständige Methodik hält Datensatz, Ranking-Regeln und Grenzen an einem Ort fest.

Die veröffentlichte Eröffnungstabelle geht noch einen Schritt weiter: Sie behandelt jede modellierte Antwortform als mögliche Eröffnung, spielt eine schnelle Greedy-Folgestrategie gegen jede modellierte Antwort und misst die komplette Spiellänge. Diese Durchschnitte sind für diese Folgestrategie exakt — die exakte Knoten-für-Knoten-Bewertung des gespeicherten Baums braucht im Schnitt etwas weniger Versuche. Der Baum spielt manchmal Sondierungsversuche, die nicht die Antwort sein können (erklärt im Strategie-Guide). Wenn du den Löser nutzt, kann eine Position auf dem bekannten Pfad diesen vorberechneten Baum ablaufen. Verlassen deine Versuche diesen Pfad, sortiert der Löser stattdessen die Kandidaten für den verbleibenden Pool.