五子棋核心算法
五子棋核心算法范文

五子棋核心算法范文五子棋是一种非常经典的策略游戏,被广泛的研究和开发。
其核心算法主要集中在以下几个方面:1.算法:五子棋的核心是在棋盘上找到一个最佳的落子位置,使得自己能够获胜或者阻止对手胜利。
算法就是为了在可能的棋局中找到最佳的下一步走法。
常用的算法有:极大极小值(Minimax)、Alpha-beta剪枝、蒙特卡洛树(Monte Carlo Tree Search)等。
2.评估函数:为了评估当前棋局的好坏,需要设计一个评估函数对棋盘局势进行评估,以便为算法提供参考。
评估函数通常基于以下几个因素:棋子的数量、棋子的位置、棋子的连续个数、棋子的形状等。
评估函数可以基于统计方法、启发式、机器学习等技术。
3.禁手规则:禁手规则是为了保证游戏的公平性和趣味性,在棋局中规定了一些禁手的落子,使得玩家不能使用一些局面优势的策略。
常见的禁手规则有:三、四三、四四禁手等。
4.深度和剪枝策略:算法需要设置一个合适的深度,来控制的范围。
然而,的深度越深,计算机的计算复杂度就越高。
剪枝策略的目的是减少的范围,提高效率。
Alpha-beta剪枝是常用的剪枝策略之一以上就是五子棋的核心算法。
实际上,五子棋的算法还有很多细节和技巧,如加入随机性以增加变化、使用开局库和局面库、使用历史启发等,以提高算法的效果和游戏的趣味性。
此外,还可以通过机器学习的方法,让计算机自己学习五子棋的策略,从而更好地应对不同的棋局和对手策略。
总之,五子棋的核心算法是多样的,需要综合使用算法、评估函数、禁手规则、剪枝策略等技术来实现一个强大的五子棋程序。
五子棋几种算法详解

五子棋几种算法详解算法一:这里讲述棋盘大小为10×10的人机对战五子棋实现方法,要看完整代码请看Java做的五子棋1.概述玩家每走一步,对于玩家和计算机,都根据获胜表对棋盘各个空棋位进行评分,每个位置的分数与下面这句话有关:该位置所在的每一种获胜组合中已经拥有的棋子数,然后对玩家和计算机产生的分数均衡,以判断计算机是进攻还是防守。
2.数据结构10×10的数据,用来记录棋盘状态;两个获胜表([10][10][192]),也就是获胜组合,因为五个子一线则胜,不在一线上的五个子就不在一个组合中,对于10×10的棋盘获胜的组合有192种,下面将会详细说明,获胜表用来表示棋盘上的每个位置是否在玩家或计算机的获胜组合中;一个二维数组([2][192]),记录玩家与计算机在各种获胜组合中填入了多少棋子;两个10×10的数组,用来记录玩家与计算机在各个棋盘位置上的分数,分数高的将是计算机下一步的着法。
3.计算获胜组合上图是一个10×10的五子棋棋盘,我们可以得出垂直方向上的获胜组合是10×6=60,同理,水平方向的获胜组合也是60,而两个倾斜方向上的获胜组合是(1+2+3+4+5)×2+6=36,即:60*2+36*2=192。
4.评分用两个数组存储每个棋位的分数,一个是计算机的,另一个是玩家的,表示该位置对于各方是最佳着法的肯定程度,对一个位置的评分就是:遍历该位置所在的每一种获胜组合,根据这个组合中已经拥有的己方棋子数1到4分别加不同分数,最后将这些所有的获胜组合所得出的分数相加就是该位置的分数,下图是对于黑方各棋位的评分(其中的1,2,3,4这几个值要根据实际需要来确定)。
5.思路算法二:1.关键词棋位:棋盘的任意一个能放置棋子的位置。
空棋位:没有放置棋子的棋位。
成五:同一色的五子连成一线,胜利。
活四:同一色的四子连成一线,且四子的两端是空棋位。
五子棋人工智能权重估值算法

五子棋人工智能权重估值算法一、五子棋介绍五子棋是中国古代的传统黑白棋种之一。
现代五子棋日文称之为“連珠”,英译为“Renju”,英文称之为“Gobang”或“FIR”(Five in a Row的缩写),亦有“连五子”、“五子连”、“串珠”、“五目”、“五目碰”、“五格”等多种称谓。
五子棋不仅能增强思维能力,提高智力,而且富含哲理,有助于修身养性。
五子棋既有现代休闲的明显特征“短、平、快”,又有古典哲学的高深学问“阴阳易理”;既有简单易学的特性,为人民群众所喜闻乐见,又有深奥的技巧和高水平的国际性比赛;它的棋文化源渊流长,具有东方的神秘和西方的直观;既有“场”的概念,亦有“点”的连接。
它是中西文化的交流点,是古今哲理的结晶。
黑白双方依次落子,任一方先在棋盘上形成横向、竖向、斜向的连续的相同颜色的五个(含五个以上)棋子的一方为胜。
这种规则适合初学的五子棋爱好者。
因为这种规则下黑棋胜算较大。
甚至已经有人证明在黑白双方都不出现错误的情况下,黑棋可以必胜。
所以一般要求连续玩两盘,即任一方执黑,执白各一次。
二、逻辑变量与常量逻辑变量与常量的分析如下:Public Const Five As Integer = 3000 '五子连线得分Public Const FFDL As Integer = 2900 '双活四得分Public Const FFSL As Integer = 2800 '活四成四得分Public Const FTDL As Integer = 2700 '活四活三得分Public Const FL As Integer = 2600 '单活四得分Public Const FFNL As Integer = 2500 '双成四得分Public Const FTSL As Integer = 2400 '成四活三得分Public Const TTDL As Integer = 2300 '双活三得分Public X%, Y% '水平与垂直坐标Public Xt%, Yt% '临时横纵坐标Public CountNum% '棋步总数记录变量Public Piece() As Integer ' 0表示空闲,1为玩家1,2为玩家2Public Piecet() As Integer '用于估值函数使用的临时数组Public GameOrNot As Boolean '是否游戏中Public Flag As Byte '行棋变量,表示该谁下棋,数值与棋子变量相同Public PieceRec() As Integer '定义棋步记录变量以记录所走棋步Public AIOrNot As Boolean '是否人机对战模式,人机对战则为TruePublic LBlock(4) As Boolean, RBlock(4) As Boolean '左堵右堵记录变量数组Public EmptyNumE(4) As Byte '定义空个数记录变量数组Public PieceNum(4) As Byte '定义棋子个数记录数组Public ScoreE(4) As Integer '定义得分数组Public ScoreS As Integer '定义得分记录空间变量Public FirstMove As Boolean '是否玩家先行注:以上声明均在模块中进行。
五子棋算法详解

五子棋算法详解——解决方案之一这里讲述棋盘大小为10×10的人机对战五子棋实现方法,要看完整代码请看AS3做的五子棋1. 概述玩家每走一步,对于玩家和计算机,都根据获胜表对棋盘各个空棋位进行评分,每个位置的分数与下面这句话有关:该位置所在的每一种获胜组合中已经拥有的棋子数,然后对玩家和计算机产生的分数均衡,以判断计算机是进攻还是防守。
2. 数据结构10×10的数据,用来记录棋盘状态;两个获胜表([10][10][192]),也就是获胜组合,因为五个子一线则胜,不在一线上的五个子就不在一个组合中,对于10×10的棋盘获胜的组合有192种,下面将会详细说明,获胜表用来表示棋盘上的每个位置是否在玩家或计算机的获胜组合中;一个二维数组([2][192]),记录玩家与计算机在各种获胜组合中填入了多少棋子;两个10×10的数组,用来记录玩家与计算机在各个棋盘位置上的分数,分数高的将是计算机下一步的着法。
3. 计算获胜组合上图是一个10×10的五子棋棋盘,我们可以得出垂直方向上的获胜组合是10×6=60,同理,水平方向的获胜组合也是60,而两个倾斜方向上的获胜组合是(1+2+3+4+5)×2+6=36,即:60*2+36*2=192。
五子棋算法详解本文链接:/wwwanq/blog/item/66a9f4c5f390cdc338db497f.htm l4. 评分用两个数组存储每个棋位的分数,一个是计算机的,另一个是玩家的,表示该位置对于各方是最佳着法的肯定程度,对一个位置的评分就是:遍历该位置所在的每一种获胜组合,根据这个组合中已经拥有的己方棋子数1到4分别加不同分数,最后将这些所有的获胜组合所得出的分数相加就是该位置的分数,下图是对于黑方各棋位的评分(其中的1,2,3,4这几个值要根据实际需要来确定)。
5. 思路“五子棋”游戏的编程思路1、对棋盘上无子点进行分值评定,分值最高的点即为下一手棋的落点2、每一点有四个方向(横、竖、斜、斜)成五子可能,(4)3、每点在一个方向可以有五种呈五子排列形状(5)4、每点在每个方向有进攻和防守两个作用(2)5、具体量化确定如:每种情况,如:进攻:有1子(+1)、2子(+5)、三子(+25)防守:有1子(+1)、2子(+4)、三子(+16)(每次量化,如果五格中有对方子,该过程进攻分值为零,每次量化,如果五格中有己方子,该过程防守分值为零,)将每点的20次进攻和20次防守的分值相加,即为该点总分值按照这个思路编制的五子棋,有可能你自己都会输给机器当然,在具体编制过程时,还要考虑中心点分值稍高;已经有四子(对方和己方)的情况;六子情况;出界;对与最高分接近的点进行随机取点,以便程序具有随机性;以及已成五子等情况。
五子棋人工智能算法设计与实现

五子棋人工智能算法设计与实现五子棋是一种流行的策略游戏,玩家需要在一个15×15的棋盘上相互交替放置黑色和白色的棋子。
游戏的规则简单,但在实际游戏中,需要考虑到许多因素,例如棋盘的当前状态、对手的反应以及自己的策略,这使得五子棋成为一个很有挑战性的游戏。
在设计和实现一个五子棋算法时,需要考虑以下步骤:游戏状态表示:算法首先需要一个方法来表示当前的游戏状态。
这可以通过一个函数来完成,该函数接受当前棋盘上的所有棋子作为输入,并返回一个字符串或字节串表示当前游戏状态。
搜索算法:搜索算法是人工智能算法的核心,它需要找到一个好的落子位置。
常见的搜索算法有暴力搜索、极小化极大搜索(MinMax)算法以及A*搜索算法等。
在五子棋中,可以使用极小化极大搜索算法来找到一个好的落子位置。
评估函数:评估函数用于评估棋盘的当前状态以及每个可能落子的得分。
在五子棋中,评估函数需要考虑当前棋盘上的连珠、对手的威胁以及自己可能形成的威胁等因素。
剪枝:在极小化极大搜索算法中,可以使用剪枝来减少搜索的深度和广度。
通过剪枝,可以排除一些明显不好的落子位置,从而提高搜索效率。
玩家和电脑的落子:在实现算法时,需要编写一个函数来处理玩家和电脑的落子。
这个函数应该接受当前游戏状态和玩家选择的落子位置作为输入,然后更新棋盘状态并返回下一步棋盘状态和落子信息。
游戏结束条件:算法还需要检测游戏是否已经结束。
在五子棋中,当一方获胜时,游戏结束。
public class Gomoku {private static final int SIZE = 15;private int board = new int[SIZE][SIZE];private int heuristic = new int[SIZE][SIZE];public void init() {for (int i = 0; i < SIZE; i++) {for (int j = 0; j < SIZE; j++) {board[i][j] = 0;public int get(int x, int y) {return board[x][y];public void set(int x, int y, int player) {board[x][y] = player;}随着技术的飞速发展,高性能计算在各个领域的应用越来越广泛。
智能五子棋博弈程序的核心算法

将 ,’#A4 剪枝和 *024 剪枝加入6:;:647搜索, 就得到,’#A4 B /024搜索算法, 将这个算法用类 - 的 伪代码描述如下: (;C’D, :;2 ,’#A4*024 ;,’#A4, ;*024) { ( :" E4F0 &30() 返回估值 (025(; 930’542:&;;8 8 胜负已分, ( :" ;C’D ) ) G) (025(; 930’542:&;;8 8 叶子节点返回估值 ( :" !1 6:; H&I0)8 8 此句用于判断当前节点是何种节点 { 8 8 是取极小值的节点 (04%A #&11:/’0 F&30 F)8 8 对每一可能的走法 F "&( { F4J0 F&30 F;8 8 生成新节点 (;C’D B <, ; 1%&(0 ) ,’#A4*024 ;,’#A4, ;*024) 8 8 递归搜索子节点 5;F4J0 F&30 F;8 8 撤销搜索过的节点 ( :" 1%&(0 K ;*024) { ;*024 ) 1%&(0;8 8 取极小值 ( :" ;,’#A4 L ) ;*024) 抛弃后继节点 (025(; ;,’#A4;8 8 剪枝, } } } (025(; ;*024;8 8 返回最小值 } 0’10 { 8 8 取极大值的节点
G 走法产生
五子棋的走法产生相对简单一些, 对于五子棋盘来说所有空白的交点位置都是合法的落 子点 (本走法是针对业余五子棋而言, 而职业五子棋对奕有三 ・ 三、 四 ・ 四等禁手的规则) , 走法 产生的算法如下: (9:*+ 172%/7& [[ ]C@DE6’F>] , %&/ H3#B/#;722%IJ#>7=# %&/ "#1/K) 8 8 "#1/K 表示搜索的深度 { %&/ %, A; <6&>7=#H74&/ L ,;8 8 合法走法的个数 (% L ,; $73 % M C@DE6’F>; %N N) (A L ,; $73 A M C@DE6’F>; AN N) { ( [%[ ]A] (9:*+) %$ 172%/%7& L L ’()*(’+)8 8 ’()*(’+表示空白 { (A, O"">7=# %, "#1/K)8 8 加入当前走法; &>7=#H74&/ N N ; } } 3#/43& &>7=#H74&/; }
五子棋算法的发展的详细介绍_概述及解释说明

五子棋算法的发展的详细介绍概述及解释说明1. 引言1.1 概述五子棋是一种古老而受欢迎的棋类游戏,它的发展历史悠久。
随着计算机技术和人工智能的不断发展,研究者们开始探索如何开发出更强大的五子棋算法,以提高计算机在对弈中的水平。
本文将详细介绍五子棋算法的发展历程,并分析不同算法的优劣之处。
1.2 文章结构本文分为五个部分。
首先,我们将回顾早期五子棋算法的开端和发展历史,了解其局限性和不足之处。
然后,我们将深入研究两种主要的五子棋搜索算法:深度优先搜索和蒙特卡洛树搜索,并对它们进行详细解释和比较。
接下来,我们将介绍五子棋算法所依赖的基础知识,包括棋盘表示与状态判断、攻守策略分析以及禁手规则与战术应对。
最后,我们将总结常见的五子棋算法研究方法,并提出未来可能的研究方向。
1.3 目的本文旨在全面介绍五子棋算法的发展历史和基础知识,帮助读者了解不同算法的特点和应用场景。
通过对比和分析,读者将能够更好地理解现有算法的优缺点,并在实际应用中选择合适的方法。
同时,本文也为研究者提供了一个全面梳理五子棋算法领域研究现状和未来发展方向的参考。
2. 五子棋算法的发展历史:五子棋是一种国际智力运动竞赛项目,自古以来就广泛流传。
随着计算机技术的不断进步,研究者们开始探索如何使用算法来解决五子棋这个问题。
在本节中,我们将介绍五子棋算法的发展历史,从早期的简单算法到如今的先进方法。
2.1 早期五子棋算法:早期的五子棋算法主要集中在寻找下一步最佳落点上。
这些算法不够复杂且没有考虑长远规划。
由于计算能力有限,早期算法只能在小规模的棋盘上进行求解。
2.2 深度优先搜索算法:深度优先搜索(DFS)是一种基本的搜索方法,在五子棋中得到了广泛应用。
该方法通过递归地向前搜索、评估和回溯,在各种可能性中选择最佳着法。
DFS 能够遍历整个游戏树,并找出最佳解决方案。
然而,由于其计算量庞大,它很难应对较大规模的问题。
2.3 蒙特卡洛树搜索算法:蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)是一种基于随机模拟的启发式搜索算法,近年来在五子棋领域取得了显著进展。
五子棋级数算法

(1 2走法 : 户 和计算 机 轮流 落子 。 用 用户 通过 鼠 标 或键 盘 落子 f1 态 : 屏幕 的棋 盘外 部分 输 出状态 提 示 。 3状 在 22基本 算 法 . 在 得 出 五子 棋算 法 之前 .必须 先 抽象 出五 子
1 i , i 为计 算 机方 棋 子 或 空格 ≠6第 格
J
S J D
j0 =
f) 6值得 重 提 的是 , 一个 空 格 和几 个 的计 算 就 机方 棋子 而 言 .当这 几个 棋 子 分布 在 这一 格 范 围 内某 一方 向时 .这 一格 的进 攻 作用 将 随棋 子 数 的 增 加 而成 几何 级数 增 长 。 因此 , 于 一个 空格 范 围 对 内一 个方 向上 的 l 个 格子 . 每个 格 子设 置 进 攻 1 给 分. 将这 1 个 格子 的进 攻 分 的积作 为 这一 格 这个 1
lO
=
但是 , 中 , 其
i 6第 i 为 用户 方 棋 子或 空格 ≠ , 格
i , i 为计 算机 方 棋 予或 在 棋盘 外 ≠6 第 格
i 6第 j 为 用 户 方 棋 子 或 空 格 = 。 格 i 6第 i 为 计 算 机 方 棋 子 或 在 棋 盘 外 = 。 格 i 6第 i 为 用 户 方 棋 子 ≠ , 格 i 6第 i 为 空 格 ≠ , 格 i ≠6, i 为 计 算 机 方 棋 子 或 在 棋 盘 外 第 格 i =6, i 为 用 户 方 棋 子 第 格
9 4
福 建 电
脑
21 0 2年第 4期
五 子棋 级 数 算 法
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五子棋的核心算法时间:2010-03-26 20:50来源:网络作者:佚名点击:3115次介绍了五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。
五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏,其规则简单,变化多端,非常富有趣味性和消遣性。
这里设计和实现了一个人机对下的五子棋程序,采用了博弈树的方法,应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。
介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。
一、相关的数据结构关于盘面情况的表示,以链表形式表示当前盘面的情况,目的是可以允许用户进行悔棋、回退等操作。
1CList StepList;2//其中Step结构的表示为:34struct Step5{6int m;//m,n表示两个坐标值7int n;8char side;//side表示下子方9};10//以数组形式保存当前盘面的情况,11//目的是为了在显示当前盘面情况时使用:12char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];1314//其中FIVE_MAX_LINE表示盘面最大的行数。
1516//同时由于需要在递归搜索的过程中考虑时间和空间有效性,//只找出就当前情况来说相对比较好的几个盘面,而不是对所有的可下子的位置都进行搜索,//这里用变量CountList来表示当前搜索中可以选择的所有新的盘面情况对象的集合:1718CList CountList;19//其中类CBoardSituiton为:20class CBoardSituation21{22CList StepList; //每一步的列表23char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];24struct Step machineStep;//机器所下的那一步25double value;//该种盘面状态所得到的分数26}二、评分规则对于下子的重要性评分,需要从六个位置来考虑当前棋局的情况,分别为:-,|,/,\,//,\\实际上需要考虑在这六个位置上某一方所形成的子的布局的情况,对于在还没有子的地方落子以后的当前局面的评分,主要是为了说明在这个地方下子的重要性程度,设定了一个简单的规则来表示当前棋面对机器方的分数。
基本的规则如下:判断是否能成5, 如果是机器方的话给予100000分,如果是人方的话给予-100000 分;判断是否能成活4或者是双死4或者是死4活3,如果是机器方的话给予10000分,如果是人方的话给予-10000分;判断是否已成双活3,如果是机器方的话给予5000分,如果是人方的话给予-5000 分;判断是否成死3活3,如果是机器方的话给予1000分,如果是人方的话给予-1000 分;判断是否能成死4,如果是机器方的话给予500分,如果是人方的话给予-500分;判断是否能成单活3,如果是机器方的话给予200分,如果是人方的话给予-200分;判断是否已成双活2,如果是机器方的话给予100分,如果是人方的话给予-100分;判断是否能成死3,如果是机器方的话给予50分,如果是人方的话给予-50分;判断是否能成双活2,如果是机器方的话给予10分,如果是人方的话给予-10分;判断是否能成活2,如果是机器方的话给予5分,如果是人方的话给予-5分;判断是否能成死2,如果是机器方的话给予3分,如果是人方的话给予-3分。
实际上对当前的局面按照上面的规则的顺序进行比较,如果满足某一条规则的话,就给该局面打分并保存,然后退出规则的匹配。
注意这里的规则是根据一般的下棋规律的一个总结,在实际运行的时候,用户可以添加规则和对评分机制加以修正。
三、胜负判断实际上,是根据当前最后一个落子的情况来判断胜负的。
实际上需要从四个位置判断,以该子为出发点的水平,竖直和两条分别为45度角和135度角的线,目的是看在这四个方向是否最后落子的一方构成连续五个的棋子,如果是的话,就表示该盘棋局已经分出胜负。
具体见下面的图示:四、搜索算法实现描述注意下面的核心的算法中的变量currentBoardSituation,表示当前机器最新的盘面情况, CountList表示第一层子节点可以选择的较好的盘面的集合。
核心的算法如下:27void MainDealFunction()28{29value=-MAXINT; //对初始根节点的value赋值30CalSeveralGoodPlace(currentBoardSituation,CountList);31//该函数是根据当前的盘面情况来比较得到比较好的可以考虑的几个盘面的情况,32//可以根据实际的得分情况选取分数比较高的几个盘面,33//也就是说在第一层节点选择的时候采用贪婪算法,34//直接找出相对分数比较高的几个形成第一层节点,35//目的是为了提高搜索速度和防止堆栈溢出。
36pos=CountList.GetHeadPosition();37CBoardSituation* pBoard;38for(i=0;ivalue=Search(pBoard,min,value,0)39{40Value=Select(value,pBoard->value,max);41//取value和pBoard->value中大的赋给根节点42}434445for(i=0;ivalue)46//找出那一个得到最高分的盘面47{48currentBoardSituation=pBoard;49PlayerMode=min; //当前下子方改为人50Break;51}52}5354//其中对于Search函数的表示如下:55//实际上核心的算法是一个剪枝过程,其中在这个搜索过程中相关的四个参数为:56//(1)当前棋局情况;(2)当前的下子方,可以是机器(max)或者是人(min);57//(3)父节点的值oldValue;(4)当前的搜索深度depth。
5859double Search(CBoardSituation& board,int mode,double oldvalue,int depth) 60{61CList m_DeepList;62if(deptholdvalue==TRUE)63{64{65if(mode==max)66value=select(value,search(successorBoard,min,value,depth+1),max);67else68value=select(value,search(successorBoard,max,value,depth+1),min);69}70return value;71}72else73{74if (goal(board)!=0)75//这里goal(board)<>0表示已经可以分出胜负76return goal(board);77else78return evlation(board);79}80}8182//注意这里的goal(board)函数是用来判断当前盘面是否可以分出胜负,83//而evlation(board)是对当前的盘面从机器的角度进行打分。
8485//下面是Select函数的介绍,这个函数的主要目的是根据 PlayerMode情况,86//即是机器还是用户来返回节点的应有的值。
87double Select(double a,double b,int mode)88{89if((a>b && mode==max)||(a< b && mode==min))90return a;91else92return b;93}五、小结在Windows操作系统下,用VC++实现了这个人机对战的五子棋程序。
和国内许多只是采用规则或者只是采用简单递归而没有剪枝的那些程序相比,在智力上和时间有效性上都要好于这些程序。
同时所讨论的方法和设计过程为用户设计其他的游戏(如象棋和围棋等)提供了一个参考。
五子棋算法探讨作者:青青文章来源:成都金点点击数: 5254 更新时间:2006-5-25近来随着计算机的快速发展,各种棋类游戏被纷纷请进了电脑,使得那些喜爱下棋,又常常苦于没有对手的棋迷们能随时过足棋瘾。
而且这类软件个个水平颇高,大有与人脑分庭抗礼之势。
其中战胜过国际象棋世界冠军-卡斯帕罗夫的“深蓝”便是最具说服力的代表;其它像围棋的“手淡”、象棋的“将族”等也以其优秀的人工智能深受棋迷喜爱;而我们今天将向大家介绍的是五子棋的算法。
当我们与电脑对战时,您知道这些软件是怎样象人脑一样进行思考的吗?前不久我曾编写过一个五子棋的游戏,在这里就以此为例和大家一起探讨探讨。
总的来说(我们假定您熟悉五子棋的基本规则),要让电脑知道该在哪一点下子,就要根据盘面的形势,为每一可能落子的点计算其重要程度,也就是当这子落下后会形成什么棋型(如:“冲四”、“活三”等),然后通览全盘选出最重要的一点,这便是最基本的算法。
当然,仅*当前盘面进行判断是远远不够的,这样下棋很容易掉进玩家设下的陷阱,因为它没有考虑以后的变化。
所以在此基础上我们加入递归调用,即:在电脑中预测出今后几步的各种走法,以便作出最佳选择,这也是我们下棋时常说的“想了几步”。
如此一来您的程序便具有一定的水平了。
什么?不信!过来试试吧!总体思路弄清之后,下面进行具体讨论:一:数据结构先来看看数据结构,我们需要哪些变量?首先得为整个棋盘建立一张表格用以记录棋子信息,我们使用一个15*15的二维数组 Table[15][15] (15*15是五子棋棋盘的大小),数组的每一个元素对应棋盘上的一个交*点,用‘0’表示空位、‘1’代表己方的子、‘2’代表对方的子;这张表也是今后分析的基础。
在此之后还要为电脑和玩家双方各建立一张棋型表Computer[15][15][4]和Player[15][15][4],用来存放棋型数据,就是刚才所说的重要程度,比如用‘20’代表“冲四”的点,用‘15’代表“活三”的点,那么在计算重要性时,就可以根据20>15得出前者比后者重要,下子时电脑便会自动选择“冲四”的点。
那为什么棋型表要使用三维数组呢?因为棋盘上的每一个点都可以与横、竖、左斜、右斜四个方向的棋子构成不同的棋型,所以一个点总共有4个记录;这样做的另一个好处是可以轻易判断出复合棋型,例如:如果同一点上有2个‘15’就是双三、有一个‘15’和一个‘20’就是四三。
怎么样!3个数组构成了程序的基本数据骨架,今后只要再加入一些辅助变量便可以应付自如了。
应该不会太难吧?OK!有了这么多有用的数据,我们就可以深入到程序的流程中去了。