五子棋人机对战 python 程序

1. 解释说明:
五子棋人机对战是指在计算机上实现的五子棋游戏,其中一方是玩家,另一方是由计算机程序控制的AI。玩家和AI轮流在棋盘上下子,目标是将自己的棋子连成五个,横、竖、斜均可。当有一方成功连成五个棋子时,该方获胜。

import random

def print_board(board):
    for row in board:
        print(" ".join(row))

def check_win(board, x, y, player):
    directions = [(1, 0), (0, 1), (1, 1), (1, -1)]
    for dx, dy in directions:
        count = 1
        for i in range(1, 5):
            nx, ny = x + i * dx, y + i * dy
            if 0 <= nx < len(board) and 0 <= ny < len(board[0]) and board[nx][ny] == player:
                count += 1
            else:
                break
        for i in range(1, 5):
            nx, ny = x - i * dx, y - i * dy
            if 0 <= nx < len(board) and 0 <= ny < len(board[0]) and board[nx][ny] == player:
                count += 1
            else:
                break
        if count >= 5:
            return True
    return False

def robot_move(board):
    while True:
        x = random.randint(0, len(board) - 1)
        y = random.randint(0, len(board[0]) - 1)
        if board[x][y] == ".":
            return x, y

def play_game():
    board = [["." for _ in range(15)] for _ in range(15)]
    players = ["X", "O"]
    turn = 0

    while True:
        print_board(board)
        if turn % 2 == 0:
            x, y = map(int, input(f"Player {players[turn % 2]}'s turn. Enter the coordinates (x, y): ").split())
        else:
            x, y = robot_move(board)
            print(f"Robot {players[turn % 2]}'s move: {x}, {y}")
        if board[x][y] == ".":
            board[x][y] = players[turn % 2]
            if check_win(board, x, y, players[turn % 2]):
                print_board(board)
                print(f"Player {players[turn % 2]} wins!")
                break
            turn += 1
        else:
            print("Invalid move. Try again.")

if __name__ == "__main__":
    play_game()

这个程序实现了简单的人机对战,但机器的棋力有待提高。

### 使用Python实现五子棋人机博弈 为了创建一个人机对弈的五子棋游戏,可以采用多种方法来构建AI对手。一种常见的策略是使用Minimax算法以及Alpha-Beta剪枝技术优化搜索效率[^2]。 #### Minimax算法简介 Minimax是一种用于二人零和博弈(即一方所得等于另一方所失)中的决策法则,在每一步都假设对方会做出最优的选择以最小化己方的最大损失。对于五子棋而言,这意味着程序会在当前局面下预测所有可能走法的结果,并挑选最有利于自己的那步作为实际落子位置。 #### Alpha-Beta剪枝原理 Alpha-beta剪枝是在不改变最终结果的前提下减少minimax树遍历节点数量的一种技巧。通过提前终止那些不可能影响最后决定分支的探索过程,从而提高计算速度并降低时间复杂度。 以下是简化版的人机对抗五子棋代码片段: ```python import numpy as np class GomokuBoard(object): def __init__(self, size=15): self.size = size self.board = [[0]*size for _ in range(size)] # 判断是否有玩家获胜 def check_winner(self, player_id): pass def minimax(board_state, depth, alpha, beta, maximizingPlayer): if depth == 0 or board.check_winner(1) or board.check_winner(-1): return evaluate_board(board_state) if maximizingPlayer: maxEval = float('-inf') for move in get_possible_moves(board_state): eval = minimax(make_move(move, board_state), depth - 1, alpha, beta, False) maxEval = max(maxEval, eval) alpha = max(alpha, eval) if beta <= alpha: break return maxEval else: minEval = float('inf') for move in get_possible_moves(board_state): eval = minimax(make_move(move, board_state), depth - 1, alpha, beta, True) minEval = min(minEval, eval) beta = min(beta, eval) if beta <= alpha: break return minEval def ai_make_move(current_board): best_score = float("-inf") optimal_move = None for y in range(len(current_board)): for x in range(len(current_board[y])): if current_board[y][x] == 0: # 如果该格为空,则尝试在此处放置一枚黑子 new_board = [row[:] for row in current_board] new_board[y][x] = 1 score = minimax(new_board, 3, float("-inf"), float("inf"), False) if score > best_score: best_score = score optimal_move = (y,x) return optimal_move board = GomokuBoard() print(ai_make_move(board.board)) ``` 这段代码展示了如何定义一个基础版本的`GomokuBoard`类表示棋盘状态,并实现了简单的`ai_make_move()`函数来进行一次完整的极小极大值分析,以此找到最佳行动方案。请注意这只是一个非常简化的例子;真实的AI还需要考虑更多因素如更深层次的搜索、更好的启发式评估函数等。
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