17、对抗搜索：从井字棋到四子棋的AI实现

对抗搜索：从井字棋到四子棋的AI实现

在游戏AI的开发中，极小化极大算法（Minimax）是一种非常重要的算法，它可以帮助AI在对抗性游戏中做出最优决策。本文将介绍如何使用极小化极大算法开发井字棋和四子棋的AI，并探讨如何对算法进行优化。

1. 井字棋AI的实现

实现极小化极大算法并不需要太多代码，并且它可以应用于许多游戏，而不仅仅是井字棋。在实现其他游戏的极小化极大算法时，创建适合该算法设计的数据结构非常重要，例如 Board 类。

以下是一个简单的井字棋AI代码示例，该AI与人类对手进行游戏，人类先手：

from minimax import find_best_move
from tictactoe import TTTBoard
from board import Move, Board

board: Board = TTTBoard()

def get_player_move() -> Move:
    player_move: Move = Move(-1)
    while player_move not in board.legal_moves:
        play: int = int(input("Enter a legal square (0-8):"))
        player_move = Move(play)
    return player_move

if __name__ == "__main__":
    # main game loop
    while True:
        human_mov