Swapple 项目旨在通过游戏化方式，让用户直观理解线性可逆电路合成，这在量子计算和低功耗设计领域具有重要意义。可逆电路要求输入与输出一一对应，避免信息损失，这使得传统布尔逻辑的合成方法需进行重大调整。Swapple 的核心在于构建一个交互式引擎，支持每日生成的谜题，用户通过拖拽门电路元素来求解线性可逆电路问题。
线性可逆电路合成算法是 Swapple 的技术基础。传统方法如穷举法虽能获得最优解，但计算复杂度呈指数增长，不适合实时交互。为此，我们采用基于矩阵变换的合成算法，该方法通过汉明距离优化输入输出向量，实现高效的门级联。证据显示，这种算法在基准函数上可将量子成本降低 5% 以上（Shende et al., 2002）。具体而言，算法步骤包括：首先，将函数表示为置换矩阵；其次，通过初等行变换最小化汉明距离；最后，使用 Toffoli 门级联实现恒等置换。
在 Swapple 中，约束求解模块负责生成谜题并验证用户解法。每日谜题基于随机布尔函数生成，规模控制在 3-5 量子比特，以平衡难度和计算效率。求解器使用 SAT 求解器如 MiniSat 作为后端，结合约束传播技术，确保响应时间不超过 500ms。视觉反馈是用户交互的关键：当用户放置 CNOT 门时，引擎立即模拟电路执行，显示波形变化和垃圾输出。如果电路非可逆，系统会高亮冲突节点，并建议 NOT 门插入。参数设置上，汉明距离阈值设为 2 以触发 NOT 优化；门深度上限为 10，避免过长电路影响渲染。
最优门分解算法进一步提升 Swapple 的实用性。分解过程针对 Toffoli 门网络，使用模板匹配技术替换冗余子电路。例如，识别长度为 4 的模板序列，可将量子门数减少 20%。工程实现中，我们预构建了一个 1000+ 模板库，基于 BDD 表示函数，遍历时动态匹配。风险控制包括：算法复杂度上限通过规模限制规避；实时性通过 GPU 加速矩阵运算保障，目标 FPS 为 60。
落地清单：
- 环境搭建：使用 Python + Qiskit 构建引擎，集成 PyGame 实现交互界面。
- 谜题生成参数：比特数 [3,5]，约束密度 0.3-0.7，目标量子成本 < 20。
- 反馈机制：延迟 < 100ms，错误提示使用颜色编码（红：非可逆；绿：最优）。
- 优化阈值：汉明距离 > 3 时强制分解；模板匹配成功率 > 80% 则应用。
- 回滚策略：用户解法失败时，提供一步提示；每日谜题支持重置，无限重试。
通过这些设计，Swapple 不只娱乐用户，还培养了对量子计算的直觉。未来，可扩展到更多比特位，支持多人协作求解。
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