El problema de las N damas, que es una generalización de clásico problema del ajedrez, de poner 8 reinas en un tablero sin que se ataquen mutuamente, se resuelve muchas veces recursivamente, lo que significa que se van poniendo las damas en el tablero.
Si de pronto una dama ya no se puede poner, se va un paso atrás, se cambia de posición la última dama puesta y se vuelve a intentar poner la siguiente dama. Esto es un proceso de recursión y backtrack y resuelve el problema para tableros de NxN y N damas.
¿Y si usamos Python?
Un programa que resuelva esto en Python, Go y C++ demuestra que Python es lento, pero hay que decir que Python incluye la verificación de errores y eso hace que sea más lento.
Pero si se usa Numba, un compilador de Python, aunque no destrona a C++, quedando Go en segundo sitio, por un 6% del tiempo y Numba Python en tercero, con apenas 12% más lento.
Los investigadores argumentan que Numba Python es suficientemente rápido para ser usado en el contexto de la investigación, por su velocidad para generar prototipos. Go es también atractivo, pero se argumenta que tiene tantas características que lo hace menos fácil de usar cuando se está experimentando con código.
Es interesante que Julia, que también está en el grupo de lenguajes «rápidos», tiene el potencial de ser una alternativa atractiva a Numba Python. Desafortunadamente, hay algunos obstáculos para su adopción: Por una parte es un lenguaje relativamente nuevo y …