VC實現五子棋遊戲的一個演算法樣本_C 語言

本文講述了VC實現五子棋遊戲的一個演算法樣本，該演算法採用極大極小剪枝博弈演算法，感興趣的讀者可以對程式中不完善的部分進行修改與完善。

該設計主要包括：資料結構、估值函數、勝負判斷、搜尋演算法

程式運行介面如下：

具體實現步驟如下：

1、資料結構

//記錄每步棋，可以建立鏈表用來進行悔棋、後退(本程式沒有實現)struct Step{ int x,y; //棋子座標 int ball; //表示下子方{BLACK,WHITE}};//記錄棋盤情況，用於搜尋過程class CBoardSituation{ public: int nArrBoard[15][15]; //棋盤情況 struct Step machineStep; //AI所下的那一步 long value; //盤面所打的分數};//當前棋盤，用於棋盤顯示int nArrBoard[15][15];

2、估值函數

分析當前棋盤上黑白雙方棋型：五連、活四、沖四、雙活三、單活三、眠三、活二、眠二，然後根據五子棋規則給棋盤打分，
具體分值可以根據經驗自己確定。本程式中：五連=9999(極值)，活四=9990，沖四=9980，雙活三=9970，多活三加2000，
單活三加200，每個眠三加10，每個活二加4，每個眠二加1。其中打分時還要根據當前下棋方情況進行打分。

3、勝負判斷

這個比較簡單，根據最後落子情況從水平、垂直、左斜、右斜四個方向檢查是否存在五個連續棋子即可。

4、搜尋演算法

演算法採用極大極小值博弈演算法，它的主要思想為：預測後N步下棋情況，對預測的後N個棋盤進行打分。輪到自己下棋時選分值最大的，輪到對方下時選分值最小的。選出我們認為最優的作為下一步走法。本程式演算法基本思想如下(演算法語言表示)：

void DFAI(){ long value=-MAXINT; //對初始根節點的value賦值 CBoardSituation currentBoard; //擷取當前機器新棋面情況 for(int i=0;i<15;i++) for(int j=0;j<15;j++)  currentBoard.nArrBoard[i][j]=nArrBoard[i][j]; currentBoard.machineStep.ball=ComputerBall; currentBoard.machineStep.x=gnRow; currentBoard.machineStep.y=gnColumn; currentBoard.value=Eveluate(currentBoard.nArrBoard,BLACK); //選取幾個最好的下法（貪婪法）-->CountList; GetSeveralGoodPlace(¤tBoard,WHITE); CountList.RemoveAll(); POSITION pos=templist.GetHeadPosition(); for(int j=0;j { CountList.AddTail(templist.GetNext(pos)); } pos=CountList.GetHeadPosition(); CBoardSituation *pBoard; //對這些盤面做進一步深度搜尋 for(i=0;i { pBoard= &(CountList.GetNext(pos)); pBoard->value=Search(pBoard,BLACK,value,0); value=Select(value,pBoard->value,WHITE); //找出最大的分值 } //回到鏈表頭 pos=CountList.GetHeadPosition(); for(i=0;i { pBoard= &(CountList.GetNext(pos)); if (value==pBoard->value) //找出得到最高分的盤面 {  value=pBoard->value;  gnRow=pBoard->machineStep.x;  gnColumn=pBoard->machineStep.y;  bPlayerDo=TRUE; //當前下子方改為人  break; } } //其他處理}其中Search()函數如下：//演算法搜尋函數long Search(CBoardSituation *board,int mode,long &oldvalue, int depth){ CList m_DeepList; long value; if(depthnArrBoard,mode))<8000) { value=(mode==WHITE)?-MAXINT:MAXINT; //選擇幾個最好的搜尋目標 GetSeveralGoodPlace(board,mode); POSITION pos=templist.GetHeadPosition(); for(int j=0;j {  m_DeepList.AddTail(templist.GetNext(pos)); } pos=m_DeepList.GetHeadPosition(); CBoardSituation successorBoard; for(int i=0;i {  successorBoard= m_DeepList.GetNext(pos);  //是否進行繼續深度搜尋(剪枝):極大極小值法  if((mode==WHITE && value<=oldvalue) || (mode==BLACK && value>=oldvalue))  {  if(mode==WHITE)   value=Select(value,Search(&successorBoard,BLACK,value,depth+1),WHITE);  else//mode==BLACK   value=Select(value,Search(&successorBoard,WHITE,value,depth+1),BLACK);  } } return value; } else//搜尋結束條件 { return Eveluate(board->nArrBoard,mode);//棋面打分 } return 0;}