Zobrist Hash算法的基础:按位异或运算的性质

本文介绍了ZobristHash算法的基本原理及其在棋类程序中的应用。通过C++代码示例展示了如何使用按位异或运算实现历史局面的判断。

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

用途

Zobrist Hash算法是各类棋类程序中判断历史局面是否存在的算法。


算法基础

该算法的的基础利用了按位异或运算的如下性质:A^B^B = A


C++代码示例

// mersenne_twister_engine constructor  
#include <iostream>  
#include <chrono>  
#include <random>  
#include <list>

using namespace std;

int main()
{
	// obtain a seed from the system clock:  
	unsigned seed1 = std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count();

	// obtain a seed from the user:  

	std::mt19937 g1(seed1);  // mt19937 is a standard mersenne_twister_engine  
	std::cout << "A time seed produced: " << g1() << std::endl;
	std::cout << typeid(g1()).name() << " sizeof(" << typeid(g1()).name() << ") = " << sizeof(g1()) << endl;

	list<unsigned> listInt;

	int current = 0;
	cout << "current=" << current << endl;

	for (int i = 0; i < 10; ++i)
	{
		int temp = g1();
		current ^= temp;
		listInt.push_back(temp);
		cout << "temp=" << temp << " current=" << current << endl;
	}
	cout << endl;
	for (auto itr = listInt.crbegin(); itr != listInt.crend(); ++itr)
	{
		int temp = *itr;
		cout << "temp=" << temp << " current=" << current << endl;
		current ^= temp;
	}
	cout << "current=" << current << endl;

	return 0;
}

运行结果


实现围棋人机对弈可以分为两个部分:棋盘表示和博弈树搜索算法。 棋盘表示可以使用二维数组来表示,其中0表示空位,1表示黑子,2表示白子。为了在搜索中加速,可以使用Zobrist Hashing技术对棋盘状态进行哈希。 Zobrist Hashing是一种快速计算哈希值的方法,它使用随机数对棋盘上的每个点进行哈希,然后通过异或运算将它们组合起来得到最终的哈希值。在每次搜索时,我们可以记录当前的哈希值,以便快速判断重复状态。 博弈树搜索算法可以使用极大极小算法和Alpha-Beta剪枝来实现。具体的实现步骤如下: 1. 构建博弈树:从当前的棋盘状态出发,生成所有可能的下一步棋盘状态,然后将它们作为子节点添加到当前节点。这样就构建了一棵博弈树。 2. 评估函数:对于每个叶子节点,我们需要使用评估函数来评估当前棋盘状态的好坏程度。评估函数可以考虑棋子的数量、位置、形状等因素。 3. 极大极小算法:从根节点开始,按照极大极小原则逐层计算每个节点的值。对于极大节点,选择子节点中最大的值作为自己的值;对于极小节点,选择子节点中最小的值作为自己的值。 4. Alpha-Beta剪枝:为了加速搜索,我们可以使用Alpha-Beta剪枝来减少搜索的分支。具体来说,如果当前节点的值已经超出了父节点的期望值,那么我们就可以停止搜索。 5. 最佳着法:最后,从根节点出发,选择值最大的子节点作为最佳着法。 代码实现可以参考以下伪代码: ``` python # 定义棋盘大小和随机数表 BOARD_SIZE = 15 ZOBRIST_SIZE = BOARD_SIZE * BOARD_SIZE * 2 zobrist = [[0] * ZOBRIST_SIZE for _ in range(3)] # 初始化随机数表 def init_zobrist(): for i in range(BOARD_SIZE): for j in range(BOARD_SIZE): for k in range(2): zobrist[k+1][i*BOARD_SIZE+j] = random.randint(0, 2**64-1) # 计算棋盘状态的哈希值 def get_hash(board): hash_val = 0 for i in range(BOARD_SIZE): for j in range(BOARD_SIZE): if board[i][j] == 1: hash_val ^= zobrist[1][i*BOARD_SIZE+j] elif board[i][j] == 2: hash_val ^= zobrist[2][i*BOARD_SIZE+j] return hash_val # 极大极小算法 def min_max(board, depth, alpha, beta, is_max): # 到达搜索深度或者游戏结束 if depth == 0 or is_game_over(board): return evaluate(board) # 获取所有可行的着法 moves = get_legal_moves(board) if len(moves) == 0: return evaluate(board) # 对于极大节点,选择子节点中最大的值 if is_max: max_val = -float('inf') for move in moves: # 创建子节点 child_board = make_move(board, move) # 计算子节点的值 val = min_max(child_board, depth-1, alpha, beta, False) # 更新最大值 if val > max_val: max_val = val # Alpha-Beta剪枝 alpha = max(alpha, max_val) if alpha >= beta: break return max_val # 对于极小节点,选择子节点中最小的值 else: min_val = float('inf') for move in moves: # 创建子节点 child_board = make_move(board, move) # 计算子节点的值 val = min_max(child_board, depth-1, alpha, beta, True) # 更新最小值 if val < min_val: min_val = val # Alpha-Beta剪枝 beta = min(beta, min_val) if beta <= alpha: break return min_val # 获取最佳着法 def get_best_move(board, depth): moves = get_legal_moves(board) if len(moves) == 0: return None best_move = moves[0] max_val = -float('inf') for move in moves: # 创建子节点 child_board = make_move(board, move) # 计算子节点的值 val = min_max(child_board, depth-1, -float('inf'), float('inf'), False) # 更新最佳着法 if val > max_val: best_move = move max_val = val return best_move ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

C++程序员Carea

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值