1031 - Easy Game (记忆化搜索)

本文探讨了在特定游戏规则下,如何通过最优策略最大化得分差异。详细解析了记忆化搜索算法的应用,提供了AC代码实现步骤,适用于理解游戏决策优化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

                                                                                                                       1031 - Easy Game
Time Limit: 2 second(s)Memory Limit: 32 MB

You are playing a two player game. Initially there are ninteger numbers in an array and player A and B get chance to takethem alternatively. Each player can take one or more numbers from the left orright end of the array but cannot take from both ends at a time. He can take asmany consecutive numbers as he wants during his time. The game ends when allnumbers are taken from the array by the players. The point of each player iscalculated by the summation of the numbers, which he has taken. Each playertries to achieve more points from other. If both players play optimally andplayer A starts the game then how much more point can player Aget than player B?

Input

Input starts with an integer T (≤ 100),denoting the number of test cases.

Each case contains a blank line and an integer N (1≤ N ≤ 100) denoting the size of the array. The next linecontains N space separated integers. You may assume that no number willcontain more than 4 digits.

Output

For each test case, print the case number and the maximumdifference that the first player obtained after playing this game optimally.

Sample Input

2

4

4 -10 -20 7

4

1 2 3 4


Output for Sample Input

Case 1: 7

Case 2: 10

题意: 题目的大意是这样的,有两个人在玩游戏,游戏的场景是这样的.在一个n个数的数列里,每一轮游戏,游戏者都可以从左端或者右端取k>0个数,作为它的分数,游戏双方轮流来.问最后先手的分数比后手多了多少?(假设游戏双方都是绝顶聪明)


题解: 记忆化搜索. 首先我们可以把问题抽象化为子结构,以dp[v][i][j],表示当v这个人遇到数列中只剩下i~j个数时,他最大能最大化他的分数值为dp[v][i][j]; 所以最后的答案就是dp[先手][1][n],因为先手面临的状态是1~n; 有了这个子结构的话,状态转移方程就很容易写了.

AC代码:

/* ***********************************************
Author        :xdlove
Created Time  :2015年11月20日 星期五 22时22分21秒
File Name     :lightoj/1031/Easy_Game.cpp
 ************************************************ */

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <memory.h>
#include <vector>
#include <queue>
#include <set>
#include <map>
#include <string>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

using namespace std;


#define REP_ab(i,a,b) for(int i = a; i <= b; i++)
#define REP(i, n) for(int i = 0; i < n; i++)
#define REP_1(i,n) for(int i = 1; i <= n; i++)
#define DEP(i,n) for(int i = n - 1; i >= 0; i--)
#define DEP_N(i,n) for(int i = n; i >= 1; i--)
#define CPY(A,B) memcpy(A,B,sizeof(B))
#define MEM(A) memset(A,0,sizeof(A))
#define MEM_1(A) memset(A,-1,sizeof(A))
#define MEM_INF(A) memset(A,0x3f,sizeof(A))
#define MEM_INFLL(A) memset(A,0x3f3f,sizeof(A))
#define mid (((l + r) >> 1))
#define lson l, mid, u << 1
#define rson mid + 1, r, u << 1 | 1
#define ls (u << 1)
#define rs (u << 1 | 1)


typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const ll INFLL = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
const int MAXN = 1e5 + 5;
const int MAXM = MAXN;
const int mod = 1e9 + 7;
int dp[2][110][110],a[110],n;

int dfs(int v,int l,int r) {
    int &ans = dp[v][l][r],Max,tp;
    if(l > r) return 0;
    if(~ans) return ans;
    ans = 0;
    Max = -INF;
    for(int i = l; i <= r; i++) {
        ans += a[i];
        Max = max(Max,ans - dfs(v ^ 1,i + 1,r));
    }
    ans = 0;
    for(int i = r; i >= l; i--) {
        ans += a[i];
        Max = max(Max,ans - dfs(v ^ 1,l,i - 1));
    }
    return ans = Max;
}

int main() {
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    //freopen("out.txt","w",stdout);
    int T,cnt = 0;
    cin>>T;
    while(T--) {
        MEM_1(dp);
        scanf("%d",&n);
        REP_1(i,n) scanf("%d",&a[i]);
        printf("Case %d: %d\n",++cnt,dfs(0,1,n));
    }
    return 0;
}


<think>我们被要求设计五子棋游戏三种难度级别的算法。根据引用内容,五子棋的难点在于人工智能(AI)算法的设计。我们可以参考引用[2]和引用[3]中提到的思路,即AI算法的好坏决定了程序的深度。通常,五子棋AI会使用一些搜索算法和评估函数。三种难度级别我们可以设计为:1.初级难度:使用随机落子或简单的规则(如堵截、进攻)进行决策,没有或只有很浅的搜索。2.中级难度:使用简单的搜索算法(如极大极小算法)结合评估函数,搜索深度较浅(例如2-4层)。3.高级难度:使用更高级的搜索算法(如Alpha-Beta剪枝、启发式搜索)以及更复杂的评估函数,搜索深度较深(例如4-6层或更深),并可能加入开局库、终局库等优化。下面我们分别讨论这三种难度的算法设计与实现。###初级难度初级难度的AI可以基于规则,不需要复杂的搜索。规则可以包括:-如果下一步能赢,则下这一步(进攻)。-如果对手下一步能赢,则堵住对手的棋(防守)。-否则,随机选择一个位置落子。这种算法实现简单,反应迅速,但水平较低。实现伪代码:```functioneasy_AI_move(board):遍历所有空位:如果在该位置落子能连成5个,则选择该位置(胜利)遍历所有空位:如果对手在该位置落子能连成5个,则选择该位置(防守)否则,随机选择一个空位落子```###中级难度中级难度引入搜索算法,这里我们可以使用极大极小算法(Minimax)进行搜索,但深度有限(比如2层)。同时需要设计一个评估函数,对棋盘局势进行打分。评估函数的设计:评估函数需要评估当前棋盘对AI的得分(正数表示对AI有利,负数表示对对手有利)。通常考虑的因素包括:-连子的数量(如活二、活三、冲三、活四等)-将这些棋型赋予不同的分数例如:-连五:100000分(获胜)-活四:10000分-冲四:5000分-活三:2000分-冲三:500分-活二:100分-冲二:50分注意:这些分数值需要根据实际情况调整。极大极小算法:AI(最大化玩家)和对手(最小化玩家)轮流进行,AI选择对自己最有利的走法,对手选择对AI最不利的走法。由于搜索深度有限,我们只能看到若干步后的局面。实现伪代码(极大极小算法,深度为d):```functionminimax(board,depth,isMaximizingPlayer):ifdepth==0or游戏结束:返回评估函数值ifisMaximizingPlayer:最佳值=-∞遍历每个可行的落子位置:在board上落子值=minimax(board,depth-1,false)撤销落子最佳值=max(最佳值,值)返回最佳值else:最佳值=+∞遍历每个可行的落子位置:在board上落子(模拟对手)值=minimax(board,depth-1,true)撤销落子最佳值=min(最佳值,值)返回最佳值```然后,AI选择所有可行走法中评估值最高的走法。###高级难度高级难度在中级的基础上进行优化:-使用Alpha-Beta剪枝:减少搜索节点,提高搜索效率,从而可以在相同时间内搜索更深。-增加搜索深度:比如6层或更深。-优化评估函数:考虑更多的棋型,并且分数设置更精确。-可能加入开局库:使用预先存储的开局走法。-终局库:在残局阶段使用预先计算的走法。-启发式搜索:只搜索有希望的位置(比如在已有棋子的周围一定范围内落子),而不是全盘搜索。实现伪代码(带Alpha-Beta剪枝的极大极小算法):```functionalphabeta(board,depth,alpha,beta,isMaximizingPlayer):ifdepth==0or游戏结束:返回评估函数值ifisMaximizingPlayer:遍历每个可行的落子位置(可以按启发式顺序):在board上落子值=alphabeta(board,depth-1,alpha,beta,false)撤销落子alpha=max(alpha,值)ifalpha>=beta:break//β剪枝返回alphaelse:遍历每个可行的落子位置(可以按启发式顺序):在board上落子(模拟对手)值=alphabeta(board,depth-1,alpha,beta,true)撤销落子beta=min(beta,值)ifbeta<=alpha:break//α剪枝返回beta```在高级难度中,为了加快搜索,我们还可以使用迭代加深、置换表(TranspositionTable)等优化技术。###实现注意事项1.棋盘表示:通常用二维数组(15x15)表示,每个位置可以是空、黑子、白子。2.胜负判断:每次落子后,检查以该子为中心的四个方向(横、竖、两个对角线)是否有连续五个同色棋子。3.评估函数:需要分别计算AI和对手的棋型得分,然后相减(或者分别计算并赋予权重)。由于五子棋棋盘较大,全盘搜索所有空位在深度较大时计算量巨大,因此在中级和高级难度中,通常只搜索有希望的区域(例如,在已有棋子的周围3格范围内落子)。###总结三种难度的AI实现方案:-初级:基于简单规则(进攻、防守)和随机落子。-中级:使用极大极小算法(搜索深度2-4)和基本评估函数。-高级:使用Alpha-Beta剪枝(搜索深度4-6或更深)、更复杂的评估函数和各种优化(如启发式搜索、开局库等)。在具体编程实现时,可以根据需要调整搜索深度和评估函数,以达到不同的难度级别。§§相关问题§§1.如何设计五子棋AI的评估函数?2.在五子棋AI中,如何优化极大极小算法的搜索效率?3.五子棋AI中,启发式搜索的具体实现方法是什么?4.如何实现五子棋的胜负判断函数?5.在五子棋游戏中,如何实现不同难度级别的切换?</think>### 五子棋游戏三种难度级别算法设计与实现方案 #### 初级难度:基于规则和随机性 **算法设计** 1. **核心思想**:简单规则判断 + 随机落子 2. **实现逻辑**: - 优先级规则: - 若AI可连成五子则落子获胜(进攻) - 若玩家即将连成五子则堵截(防守) - 否则随机落子 - 棋盘扫描:仅检查落子点周围3×3区域 - 代码示例(Python): ```python def easy_ai_move(board): # 进攻:检查AI能否获胜 for x in range(15): for y in range(15): if board[x][y] == EMPTY: board[x][y] = AI_PIECE if check_win(board, x, y): return (x, y) board[x][y] = EMPTY # 防守:检查玩家威胁 for x in range(15): for y in range(15): if board[x][y] == EMPTY: board[x][y] = PLAYER_PIECE if check_win(board, x, y): board[x][y] = EMPTY return (x, y) # 堵截位置 board[x][y] = EMPTY # 随机选择空位 empty_pos = [(x, y) for x in range(15) for y in range(15) if board[x][y] == EMPTY] return random.choice(empty_pos) ``` **特点**:计算量极小,响应快,棋力弱,适合新手玩家[^2]。 --- #### 中级难度:启发式搜索 + 简单评估 **算法设计** 1. **核心思想**:模式识别 + 有限深度搜索 2. **关键组件**: - **评估函数**:对棋型赋予权重(如:活四=10000分,死四=1000分,活三=500分) - **搜索策略**: - 仅扫描当前棋子周围5×5区域 - 搜索深度2层(AI与玩家各1步) - **模式库**:常见棋型模板匹配(如三三、四四禁手) 3. **代码框架**: ```python def medium_ai_move(board): best_score = -float(&#39;inf&#39;) best_move = None # 启发式落子点:已有棋子周围位置 candidate_moves = get_candidate_moves(board, radius=2) for (x, y) in candidate_moves: if board[x][y] == EMPTY: board[x][y] = AI_PIECE score = evaluate_position(board, x, y) + simulate_opponent_response(board, depth=1) board[x][y] = EMPTY if score > best_score: best_score = score best_move = (x, y) return best_move ``` **特点**:响应速度适中(0.5-2秒/步),具备基础战术能力,可识别简单威胁[^3]。 --- #### 高级难度:优化搜索算法 + 深度评估 **算法设计** 1. **核心思想**:极大极小搜索 + Alpha-Beta剪枝 + 高级评估 2. **关键技术**: - **搜索优化**: $$ \text{极大极小值搜索:} \quad \max_{move} \left( \min_{opponent} \left( \text{eval}(state) \right) \right) $$ $$ \text{Alpha-Beta剪枝:} \quad \alpha = \max(\alpha, \text{value}), \quad \beta = \min(\beta, \text{value}) $$ - **深度扩展**:4-6层搜索深度(视硬件调整) - **评估函数增强**: - 动态权重:根据棋局阶段调整权重(开局重发展,中局重攻势) - 威胁链分析:识别组合攻击模式(如双三、四三杀) - **记忆化**:缓存常见棋局评估结果 3. **代码优化**: ```python def advanced_ai_move(board, depth=4, alpha=-float(&#39;inf&#39;), beta=float(&#39;inf&#39;), is_max=True): if depth == 0 or game_over(board): return evaluate_advanced(board) candidate_moves = get_candidate_moves(board, radius=3) # 缩小搜索范围 if is_max: # AI层(最大化) value = -float(&#39;inf&#39;) for move in candidate_moves: make_move(board, move, AI_PIECE) value = max(value, advanced_ai_move(board, depth-1, alpha, beta, False)) undo_move(board, move) alpha = max(alpha, value) if alpha >= beta: break # Alpha-Beta剪枝 return value else: # 玩家层(最小化) value = float(&#39;inf&#39;) for move in candidate_moves: make_move(board, move, PLAYER_PIECE) value = min(value, advanced_ai_move(board, depth-1, alpha, beta, True)) undo_move(board, move) beta = min(beta, value) if beta <= alpha: break return value ``` **特点**:响应较慢(2-10秒/步),具备战术组合能力,接近人类中级选手水平[^2][^3]。 --- ### 性能优化策略 1. **候选落子点缩减**:仅搜索已有棋子周围区域(半径随难度增加) 2. **并行计算**:对多个候选点同时进行搜索评估 3. **开局库/残局库**:预置经典棋谱减少计算量 4. **迭代深化**:动态调整搜索深度保证实时性 > 实现提示:实际开发中需平衡难度与响应时间,高级算法可结合机器学习进一步提升棋力[^3]。
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