python2048小游戏Ai模式代码

2048 游戏的 AI 模式可以通过搜索算法来实现，例如最大最小值算法（Minimax）和 alpha-beta 剪枝算法。

这里给出一个使用 Minimax 算法的 Python 代码示例：

def minimax(board, depth, alpha, beta, maximizingPlayer):
  if depth == 0 or game_over(board):
    return evaluate(board)

  if maximizingPlayer:
    bestValue = -math.inf
    for move in get_possible_moves(board):
      newBoard = make_move(board, move)
      value = minimax(newBoard, depth - 1, alpha, beta, False)
      bestValue = max(bestValue, value)
      alpha = max(alpha, bestValue)
      if beta <= alpha:
        break
    return bestValue
  else:
    bestValue = math.inf
    for move in get_possible_moves(board):
      newBoard = make_move(board, move)
      value = minimax(newBoard, depth - 1, alpha, beta, True)
      bestValue = min(bestValue, value)
      beta = min(beta, bestValue)
      if beta <= alpha:
        break
    return bestValue

def get_ai_move(board):
  bestValue = -math.inf
  bestMove = None
  for move in get_possible_moves(board):
    newBoard = make_move(board, move)
    value = minimax(newBoard, 4, -math.inf, math.inf, False)
    if value > bestValue:
      bestValue = value
      bestMove = move
  return bestMove

在这段代码中，`minimax()` 函数实现了 Minimax 算法，`get_ai_move()` 函数用于获取 AI 的下一步最优解。

需要注意的是，上述代码仅作为示例，需要根据实际情况进行修改和完善，例如增加游戏结束的判断（`game_over()`）、获取可能的移动（`get_possible_moves()`）、执行移动（`make_move()`）和估价函数（`evaluate()`）等。