本篇是关于着色问题的讨论
约束传播思想：约束规划(Constraint programming， CP) 是人工智能领域的研究方法， 适合求解具有多种约束的组合优化问题.约束传播是CP 的关键技术之一， 其基本思想是通过循环分析变量、值域和约束， 检验并删除不可能出现在可行解中的变量赋值， 从而约减变量值域. 以上来自百度百科介绍。
下面是一个例子
有红绿蓝黄四种颜色进行着色问题，相邻图形不能有相同颜色。每一个图形都有红绿蓝黄四种选择。假设最后考虑中间图形，他有四种选择，先标在图中，当1号图形为红时，我们按红绿蓝黄的顺序来进行着色。中间图形与2号图形排除红色，2号图形使用绿色，中间图形和3号排除绿色，依次往下，3号为蓝色，4号为黄色，但此时中间图形没有选择，则程序回退，中间图形为黄色，4号图形为红色。
伪代码如下
上图为域缩减算法的伪代码：核心思想就是减少下一个图片作色的选择域。
在着色问题中，先从周围邻居多的开始着色要优于先从周围邻居少的开始着色。
约束传播思想还能应用在资源调度问题上