C语言实现六子棋α-β剪枝的代码并详细解释
时间: 2023-07-16 16:12:11 浏览: 132
中国科学院大学22-23秋季学期 《程序设计基础与实验(C语言)》课程大作业——基于Min-Max搜索策略的五子棋对战程序
以下是使用C语言实现六子棋α-β剪枝的代码及详细解释:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>
#define ROW 6
#define COL 6
#define MAX_DEPTH 4
int board[ROW][COL] = {0}; // 棋盘
int max_depth = MAX_DEPTH; // 最大深度
int max_eval = 1000000; // 最大估值
int min_eval = -1000000; // 最小估值
// 判断是否胜利
bool is_win(int player) {
int i, j, k;
for (i = 0; i < ROW; i++) {
for (j = 0; j < COL; j++) {
if (board[i][j] == player) { // 找到当前玩家的棋子
// 判断横向是否连续
for (k = 0; k < 6 && j + k < COL; k++) {
if (board[i][j + k] != player) {
break;
}
}
if (k == 6) { // 连续6个棋子
return true;
}
// 判断纵向是否连续
for (k = 0; k < 6 && i + k < ROW; k++) {
if (board[i + k][j] != player) {
break;
}
}
if (k == 6) { // 连续6个棋子
return true;
}
// 判断左上到右下是否连续
for (k = 0; k < 6 && i + k < ROW && j + k < COL; k++) {
if (board[i + k][j + k] != player) {
break;
}
}
if (k == 6) { // 连续6个棋子
return true;
}
// 判断左下到右上是否连续
for (k = 0; k < 6 && i - k >= 0 && j + k < COL; k++) {
if (board[i - k][j + k] != player) {
break;
}
}
if (k == 6) { // 连续6个棋子
return true;
}
}
}
}
return false;
}
// 估值函数
int evaluate(int player) {
int i, j, k;
int score = 0;
for (i = 0; i < ROW; i++) {
for (j = 0; j < COL; j++) {
if (board[i][j] == player) { // 找到当前玩家的棋子
// 统计横向连子数
int count = 0;
for (k = 0; k < 6 && j + k < COL; k++) {
if (board[i][j + k] != player) {
break;
}
count++;
}
score += count * count; // 分数为连续棋子数的平方
// 统计纵向连子数
count = 0;
for (k = 0; k < 6 && i + k < ROW; k++) {
if (board[i + k][j] != player) {
break;
}
count++;
}
score += count * count;
// 统计左上到右下连子数
count = 0;
for (k = 0; k < 6 && i + k < ROW && j + k < COL; k++) {
if (board[i + k][j + k] != player) {
break;
}
count++;
}
score += count * count;
// 统计左下到右上连子数
count = 0;
for (k = 0; k < 6 && i - k >= 0 && j + k < COL; k++) {
if (board[i - k][j + k] != player) {
break;
}
count++;
}
score += count * count;
}
}
}
return score;
}
// 极大值函数
int max_value(int alpha, int beta, int depth) {
if (depth == max_depth || is_win(-1) || is_win(1)) { // 到达最大深度或者有一方胜利
return evaluate(1) - evaluate(-1); // 返回估值函数值
}
int i, j;
int value = min_eval; // 初始化极大值
for (i = 0; i < ROW; i++) {
for (j = 0; j < COL; j++) {
if (board[i][j] == 0) { // 找到空位
board[i][j] = 1; // 下一步是玩家1
int v = min_value(alpha, beta, depth + 1);
board[i][j] = 0; // 撤销该步棋
if (v > value) { // 更新极大值
value = v;
}
if (value >= beta) { // 剪枝
return value;
}
if (value > alpha) { // 更新alpha
alpha = value;
}
}
}
}
return value;
}
// 极小值函数
int min_value(int alpha, int beta, int depth) {
if (depth == max_depth || is_win(-1) || is_win(1)) { // 到达最大深度或者有一方胜利
return evaluate(1) - evaluate(-1); // 返回估值函数值
}
int i, j;
int value = max_eval; // 初始化极小值
for (i = 0; i < ROW; i++) {
for (j = 0; j < COL; j++) {
if (board[i][j] == 0) { // 找到空位
board[i][j] = -1; // 下一步是玩家-1
int v = max_value(alpha, beta, depth + 1);
board[i][j] = 0; // 撤销该步棋
if (v < value) { // 更新极小值
value = v;
}
if (value <= alpha) { // 剪枝
return value;
}
if (value < beta) { // 更新beta
beta = value;
}
}
}
}
return value;
}
// α-β剪枝搜索
void alpha_beta_search(int *x, int *y) {
int i, j;
int value = min_eval; // 初始化极小值
for (i = 0; i < ROW; i++) {
for (j = 0; j < COL; j++) {
if (board[i][j] == 0) { // 找到空位
board[i][j] = 1; // 下一步是玩家1
int v = min_value(min_eval, max_eval, 1);
board[i][j] = 0; // 撤销该步棋
if (v > value) { // 更新最优决策
*x = i;
*y = j;
value = v;
}
}
}
}
}
int main() {
int i, j;
int x, y;
while (true) {
printf("请输入你要下的位置(行 列):");
scanf("%d %d", &x, &y);
if (x >= 0 && x < ROW && y >= 0 && y < COL && board[x][y] == 0) {
board[x][y] = -1; // 玩家-1下一步
if (is_win(-1)) {
printf("你赢了!\n");
break;
}
alpha_beta_search(&i, &j); // AI下一步
board[i][j] = 1; // 玩家1下一步
printf("AI在(%d, %d)落子\n", i, j);
if (is_win(1)) {
printf("你输了!\n");
break;
}
} else {
printf("非法输入!请重新输入\n");
}
}
return 0;
}
```
解释:
1. 定义了6x6的棋盘,使用0表示空位,1表示玩家1,-1表示玩家-1。
2. 定义了最大深度、最大估值和最小估值。
3. 实现了判断是否胜利的函数`is_win`,检查当前棋盘上是否有连续6个棋子。
4. 实现了估值函数`evaluate`,根据当前棋盘上每个玩家的连续棋子数计算得分。
5. 实现了极大值函数`max_value`,根据当前玩家下一步走哪一步可以得到的最大估值,递归调用极小值函数`min_value`。
6. 实现了极小值函数`min_value`,根据对手下一步走哪一步可以得到的最小估值,递归调用极大值函数`max_value`。
7. 实现了α-β剪枝搜索函数`alpha_beta_search`,遍历所有空位,找到可以得到的最大估值,返回最优决策的坐标。
8. 在主函数中,循环进行玩家和AI的交替下棋,如果有一方胜利,则输出结果并结束游戏。
注意:
1. 由于六子棋的棋盘较小,我们可以直接遍历所有空位,但是对于较大的棋盘,需要使用启发式搜索等技术来优化搜索效率。
2. 估值函数的设计很关键,需要根据游戏规则和实际情况进行调整,以便更好地反映每个局面的优劣。
3. α-β剪枝是一个经典的搜索算法,可以极大地提高搜索效率,但是需要注意正确的实现方法和剪枝条件,否则可能会影响搜索结果的正确性。
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