生成代码完成蒙特卡洛树判断五子棋胜负,通过c语言来写

时间: 2023-06-18 22:04:06 浏览: 112
C

C写的五子棋程序能判胜负

以下是一个基于 C 语言的简单实现,使用了蒙特卡洛树搜索算法来判断五子棋胜负: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define BOARD_SIZE 15 // 棋盘大小 #define WIN_COUNT 5 // 获胜所需棋子数 typedef struct { int x; int y; } Position; // 棋子位置 typedef struct Node Node; struct Node { int visit_count; double win_count; Position move; Node *parent; Node **children; int children_count; int untried_moves_count; Position *untried_moves; }; typedef struct { int board[BOARD_SIZE][BOARD_SIZE]; int current_player; } GameState; // 游戏状态 // 初始化游戏状态 void init_game_state(GameState *state) { int i, j; for (i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { state->board[i][j] = 0; } } state->current_player = 1; } // 判断赢家 int winner(GameState *state) { int i, j, k; int count; int player; // 水平方向 for (i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for (j = 0; j <= BOARD_SIZE - WIN_COUNT; j++) { player = state->board[i][j]; if (player != 0) { count = 1; for (k = 1; k < WIN_COUNT; k++) { if (state->board[i][j + k] == player) { count++; } else { break; } } if (count == WIN_COUNT) { return player; } } } } // 垂直方向 for (i = 0; i <= BOARD_SIZE - WIN_COUNT; i++) { for (j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { player = state->board[i][j]; if (player != 0) { count = 1; for (k = 1; k < WIN_COUNT; k++) { if (state->board[i + k][j] == player) { count++; } else { break; } } if (count == WIN_COUNT) { return player; } } } } // 主对角线方向 for (i = 0; i <= BOARD_SIZE - WIN_COUNT; i++) { for (j = 0; j <= BOARD_SIZE - WIN_COUNT; j++) { player = state->board[i][j]; if (player != 0) { count = 1; for (k = 1; k < WIN_COUNT; k++) { if (state->board[i + k][j + k] == player) { count++; } else { break; } } if (count == WIN_COUNT) { return player; } } } } // 副对角线方向 for (i = 0; i <= BOARD_SIZE - WIN_COUNT; i++) { for (j = WIN_COUNT - 1; j < BOARD_SIZE; j++) { player = state->board[i][j]; if (player != 0) { count = 1; for (k = 1; k < WIN_COUNT; k++) { if (state->board[i + k][j - k] == player) { count++; } else { break; } } if (count == WIN_COUNT) { return player; } } } } return 0; } // 创建新的节点 Node *new_node(Position move, Node *parent) { Node *node = (Node *) malloc(sizeof(Node)); node->visit_count = 0; node->win_count = 0.0; node->move = move; node->parent = parent; node->children = NULL; node->children_count = 0; node->untried_moves_count = BOARD_SIZE * BOARD_SIZE; node->untried_moves = (Position *) malloc(sizeof(Position) * node->untried_moves_count); int i, j; for (i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { node->untried_moves[i * BOARD_SIZE + j].x = i; node->untried_moves[i * BOARD_SIZE + j].y = j; } } return node; } // 释放节点 void free_node(Node *node) { int i; for (i = 0; i < node->children_count; i++) { free_node(node->children[i]); } free(node->children); free(node->untried_moves); free(node); } // 选择节点 Node *select_node(Node *node) { while (node->untried_moves_count == 0 && node->children_count > 0) { double max_ucb1 = -1.0; int selected_index = -1; int i; for (i = 0; i < node->children_count; i++) { Node *child = node->children[i]; double ucb1 = child->win_count / child->visit_count + sqrt(2.0 * log(node->visit_count) / child->visit_count); if (ucb1 > max_ucb1) { max_ucb1 = ucb1; selected_index = i; } } node = node->children[selected_index]; } return node; } // 扩展节点 Node *expand_node(Node *node) { int selected_index = rand() % node->untried_moves_count; Position selected_move = node->untried_moves[selected_index]; node->untried_moves[selected_index] = node->untried_moves[node->untried_moves_count - 1]; node->untried_moves_count--; Node *child_node = new_node(selected_move, node); if (node->children == NULL) { node->children = (Node **) malloc(sizeof(Node *)); } else { node->children = (Node **) realloc(node->children, sizeof(Node *) * (node->children_count + 1)); } node->children[node->children_count] = child_node; node->children_count++; return child_node; } // 模拟游戏 int simulate_game(GameState *state) { GameState copy_state; int result; while (1) { copy_state = *state; while (1) { int x = rand() % BOARD_SIZE; int y = rand() % BOARD_SIZE; if (copy_state.board[x][y] == 0) { copy_state.board[x][y] = copy_state.current_player; copy_state.current_player = 3 - copy_state.current_player; break; } } result = winner(&copy_state); if (result != 0) { break; } } return result; } // 回溯更新节点 void back_propagate(Node *node, int result) { while (node != NULL) { node->visit_count++; if (node->move.x >= 0 && node->move.y >= 0) { if (result == node->parent->move.player) { node->win_count += 1.0; } } node = node->parent; } } // 蒙特卡洛树搜索算法 Position monte_carlo_tree_search(GameState *state, int iterations) { Node *root_node = new_node((Position) {-1, -1, state->current_player}, NULL); int i; for (i = 0; i < iterations; i++) { Node *node = select_node(root_node); Node *child_node = expand_node(node); int result = simulate_game(state); back_propagate(child_node, result); } double max_win_count = -1.0; int selected_index = -1; for (i = 0; i < root_node->children_count; i++) { Node *child = root_node->children[i]; if (child->win_count > max_win_count) { max_win_count = child->win_count; selected_index = i; } } Position selected_move = root_node->children[selected_index]->move; free_node(root_node); return selected_move; } // 打印棋盘 void print_board(GameState *state) { int i, j; for (i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { if (state->board[i][j] == 1) { printf("O"); } else if (state->board[i][j] == 2) { printf("X"); } else { printf("."); } } printf("\n"); } } int main() { srand((unsigned int) time(NULL)); GameState state; init_game_state(&state); while (1) { print_board(&state); int result = winner(&state); if (result != 0) { printf("Player %d wins!\n", result); break; } if (state.current_player == 1) { printf("Player O's turn.\n"); int x, y; scanf("%d%d", &x, &y); if (state.board[x][y] == 0) { state.board[x][y] = 1; state.current_player = 2; } else { printf("Invalid move.\n"); } } else { printf("Player X's turn.\n"); Position move = monte_carlo_tree_search(&state, 100000); printf("Move: %d %d\n", move.x, move.y); state.board[move.x][move.y] = 2; state.current_player = 1; } } return 0; } ``` 这是一个基于蒙特卡洛树搜索算法的简单实现,使用随机模拟游戏来评估节点。在实际应用中,可能需要更复杂的评估函数来模拟游戏,并且需要调整参数来提高搜索效率和准确性。
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