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Fechamento posicional. 9 grupos com 3 números em cada. Bilhetes de 6 números. Garantia de 4 se 6.

Mega Sena - Matriz 60-30-4-6(6) 100% - Estatíticas de acertos de 6,5,4,3,2,1,0 Pontos (até o Concurso 3009)!!!.

Trata-se de um estudo antigo, no qual comecei a vislumbrar novas possibilidades. A depender do concurso, define-se a quantidade de linhas com 10 ausentes certeiras para o concurso futuro. Em resumo, basta esperar que os quatro trios tenham pelo menos uma dezena ausente simultaneamente e prever com precisão quantas irão se repetir em relação ao concurso anterior. Mais próximo dos 15 pontos só será possível se a previsão da moça das Astúrias — vestida de vermelho e coberta de joias — se concretizar. Esse filtro não depende de sorte: é apenas questão de tempo, pois uma coisa é certa — acontece. O processo consiste em escolher quatro trios e aguardar que um número de cada trio se ausente no concurso futuro, o que ocorre com relativa constância. Não importa se há 1, 2 ou 3 ausentes; o importante é que, ao final, se determinam quatro certeiras entre as ausentes. Considerando que os quatro trios tiveram ausentes no concurso futuro, e que você dispõe de 81 quartetos, é certo que pelo menos um deles apresentará quatro ausentes certeiras. E daí? É simples: quando as quatro dezenas dos quartetos não se sobrepõem às que permanecerão ausentes, teremos 17.010 linhas com 8 dezenas. Em alguma delas, encontraremos 8 ausentes certeiras. (No ponto atual, as duas faltantes são completadas pelo script, gerando uma quantidade maior de linhas.) É importante observar onde alterar o script para aceitar sobreposição de uma dezena — sabendo usar, funciona. Arquivos relacionados: quartetos.txt Filtro_Arapuca.pdf (explicação detalhada do processo) candidatas ausentes (anexado indevidamente, pois pertence a um sorteio hipotético e para cada sorteio é uma história) filtro10_ausentes.py (script) Observação: Use por sua conta e risco. Sou analfabeto em programação e a IA pode cometer erros. Boa sorte!

Refeito: vide informações na versão 11.3.3 Boa Sorte! # BigMaxRedutor v11.3.3 Solver C++20 para Lottery Covering Designs C(v, k, t, m) com t ≤ m. Encontra coberturas (k-sets) de tamanho mínimo b tais que todo m-set do universo é coberto em pelo menos t elementos por algum k-set. ## Arquitetura Pipeline em camadas, do mais leve ao mais agressivo: 1. **Smart-shrink / greedy-extend** — ajuste de b a partir de solução inicial existente. 2. **PDO paralelo** (8 workers, Parallel Diversification by Operators) — exploração estocástica com perturbação adaptativa. 3. **TLS-Dir** (Targeted Local Search Directed) — busca local dirigida com: - Random walk em platô com orçamento de movimentos laterais adaptativo (`LATERAL_BUDGET_BASE = 500`, `MAX = 2000`) - Tabu list de 512 estados para evitar ciclos - **LAHC** (Late Acceptance Hill Climbing) com histórico de 500 e até 10.000 iterações por chamada - Micro-greedy 1-swap e 2-swap exaustivos como último recurso 4. **Perturb-repair** acionado quando TLS-Dir estagna em platô profundo: - 4 modos rotativos: `pool` (remoção de jogos menos úteis), `ruin` (remoção uniforme), `force` (inclusão guiada de k-set que cobre m-sets descobertos), `double` (duas inclusões simultâneas para incompatibilidades combinatórias) - Remoção de 8 a 16 jogos por tentativa - Escolha de qual jogo remover é **guiada por overlap**: minimiza `excl_outside` = m-sets exclusivos do jogo que não seriam cobertos pelos k-sets sendo introduzidos - Probe (30s) → extended (120s) → aggressive (300s) escalonado por promissoridade 5. **SearchB** (binary search em b) para encontrar o menor b viável. ## Telemetria Saída `.jsonl` por execução com campos por chamada do TLS-Dir: `lat_ok`, `lat_tabu` (movimentos laterais aceitos vs rejeitados por tabu), `lahc_inv`, `lahc_ok` (invocações vs escapes do LAHC), `mg1_inv`, `mg1_ok`, `mg2_inv`, `mg2_ok` (micro-greedy 1-swap e 2-swap, invocações vs sucessos). Cada sucesso do `perturb_repair` registra `mode=` e `sub=fase` identificando qual estratégia destravou o problema. O relatório final do `perturb_repair` mostra distribuição percentual de invocações por modo e taxa de escalonamento para extended/aggressive. ## Robustez - Checkpoint salva via `write tmp → fsync → rename`. Atômico em termos de visibilidade e durável em termos de disco. No Windows usa `_commit()` do CRT (evita colisão de macros do `<windows.h>`). - `covered_t` é `uint16_t` saturado (suporta multiplicidade até 65.535), revertido de `uint8_t` em v10.1 após bug de saturação em problemas com `b > 255`. - `recalc_excl` com flag `excl_dirty` evita recálculos O(b·|ms_per|) redundantes quando não há `apply_swap` desde o último recálculo. ## Sumário das mudanças v11.3.3 - `LATERAL_BUDGET_BASE` 50 → 500 - `LATERAL_BUDGET_MAX` 500 → 2000 - `TABU_LIST_SIZE` 128 → 512 - `LAHC_MAX_ITERS` 3000 → 10000 - `LAHC_TIMEOUT_S` 30 → 60 - `PR_REMOVE_MIN` 3 → 8, `PR_REMOVE_MAX` 12 → 16 - Substituição guiada por overlap em `_pr_force_include` e `_pr_double_force_include` - Telemetria de modo no `perturb_repair` (`mode=%s sub=%s`) - `fsync` no checkpoint via `_commit()` portátil - Flag `excl_dirty` em `run_tls_directed` ## Arquivos principais | Arquivo | Responsabilidade | |---|---| | `bigmax_types.h` | Tipos, constantes, tabela binomial, sistema combinatório | | `bigmax_cover.h` | rank/unrank, expansão combinatória, cache de cobertura | | `bigmax_greedy.h` | Construção inicial e extensão direcionada | | `bigmax_worker.h` | PDO worker e TLS-Dir | | `bigmax_perturb_repair.h` | Kick estrutural com 4 modos | | `bigmax_shrink_repair.h` | Pool de jogos menos úteis para shrink | | `bigmax_checkpoint.h` | Persistência atômica + métricas JSONL | | `bigmax_solver.h/.cpp` | Orquestração de rounds e Record Breaker | | `main.cpp` | CLI | ## Requisitos - C++20 (testado com MSVC 2022 e g++ 11+) - Sem dependências externas; `<filesystem>`, `<thread>`, `<future>` da stdlib ## Limites conhecidos - `BinomTable::MAX_N = 64`. Problemas com V > 64 não compilam. - Cache `CoverCache::MAX_SIZE = 65536` (entradas LRU). - Para problemas com cost ≤ 4 em platôs combinatorialmente fechados (todos os jogos com `excl ≥ 1`), o solver tende a estagnar — é o diagnóstico empírico de que b está próximo do mínimo prático.

Retrospectiva de 7 concursos Computado as incidência das dezenas de oito últimos concursos que se selecionadas as 15 primeiras com maior frequência tem obtido uma boa performance em sorteios futuros. Uso assim: A cada 4 concursos atualizo a contagem das dezenas ( use Ctrl + Q ) e mantenho essa seleção de 15 dezenas pelos quatro concursos seguintes. (agora estou atualizando após cada concurso ) Sugestão: Abaixo (linha 24) uma matriz para aposta: 15,7,4,5=20 com substituição automática de dezenas Para observar a performance, retroaja em qualquer concurso, atualize ( use CTRL + Q ) e siga por 4 concursos... Observação: Planilha com macro Caso encontre defeito, por favor avisar nos comentários. (atualizado em 05/03/2019)