博弈树搜索极大极小算法实现一字棋 python代码有注释

下面是一个简单的博弈树搜索极大极小算法的实现，以一字棋（Tic-Tac-Toe）为例，使用Python编写，带有详细注释：

# 初始化游戏棋盘
board = [
    ['-', '-', '-'],
    ['-', '-', '-'],
    ['-', '-', '-']
]

# 定义博弈树节点类
class Node:
    def __init__(self, state, player):
        self.state = state  # 当前状态
        self.player = player  # 当前玩家
        self.children = []  # 子节点列表
        self.value = None  # 节点价值

    # 添加子节点
    def add_child(self, child):
        self.children.append(child)

    # 判断是否为叶子节点
    def is_leaf(self):
        return len(self.children) == 0

# 判断游戏是否结束
def is_game_over(board):
    # 判断每一行是否有相同的符号
    for i in range(3):
        if board[i][0] != '-' and board[i][0] == board[i][1] == board[i][2]:
            return True

    # 判断每一列是否有相同的符号
    for j in range(3):
        if board[0][j] != '-' and board[0][j] == board[1][j] == board[2][j]:
            return True

    # 判断两个对角线是否有相同的符号
    if board[0][0] != '-' and board[0][0] == board[1][1] == board[2][2]:
        return True

    if board[0][2] != '-' and board[0][2] == board[1][1] == board[2][0]:
        return True

    # 如果棋盘满了，且没有任何一方获胜，则判定为平局
    for i in range(3):
        for j in range(3):
            if board[i][j] == '-':
                return False
    return True

# 计算节点价值
def calculate_value(board):
    if is_game_over(board):
        # 如果游戏结束，则返回相应的价值
        if has_won(board, 'X'):
            return 1  # X获胜，价值为1
        elif has_won(board, 'O'):
            return -1  # O获胜，价值为-1
        else:
            return 0  # 平局，价值为0
    else:
        # 如果游戏还没结束，则返回None
        return None

# 判断某个玩家是否获胜
def has_won(board, player):
    # 判断每一行是否有相同的符号
    for i in range(3):
        if board[i][0] == player and board[i][1] == player and board[i][2] == player:
            return True

    # 判断每一列是否有相同的符号
    for j in range(3):
        if board[0][j] == player and board[1][j] == player and board[2][j] == player:
            return True

    # 判断两个对角线是否有相同的符号
    if board[0][0] == player and board[1][1] == player and board[2][2] == player:
        return True

    if board[0][2] == player and board[1][1] == player and board[2][0] == player:
        return True

    return False

# 极大极小算法
def minimax(node, depth, maximizing_player):
    if depth == 0 or node.is_leaf():
        return node.value  # 如果到达最大深度或者叶子节点，则返回节点价值

    if maximizing_player:
        value = float('-inf')  # 初始化价值为负无穷大
        for child in node.children:
            value = max(value, minimax(child, depth - 1, False))  # 递归搜索子节点，取最大值
        return value
    else:
        value = float('inf')  # 初始化价值为正无穷大
        for child in node.children:
            value = min(value, minimax(child, depth - 1, True))  # 递归搜索子节点，取最小值
        return value

# 创建博弈树
root = Node(board, 'O')

def create_tree(node, depth, maximizing_player):
    value = calculate_value(node.state)
    if value is not None:
        node.value = value
        return

    for i in range(3):
        for j in range(3):
            if node.state[i][j] == '-':
                new_board = [row[:] for row in node.state]  # 复制当前状态
                new_board[i][j] = node.player  # 在新状态中放置当前玩家的符号
                new_player = 'X' if node.player == 'O' else 'O'  # 切换玩家
                new_node = Node(new_board, new_player)  # 创建新节点
                node.add_child(new_node)  # 将新节点加入子节点列表
                create_tree(new_node, depth + 1, not maximizing_player)  # 递归创建子树

create_tree(root, 0, True)

# 计算根节点的价值
root.value = minimax(root, 9, True)

# 输出结果
if root.value == 1:
    print('X wins!')
elif root.value == -1:
    print('O wins!')
else:
    print('Tie!') 

在这个例子中，我们首先定义了一个`board`变量来表示游戏棋盘，然后定义了一个`Node`类来表示博弈树中的节点。然后我们实现了`is_game_over`函数用于判断游戏是否结束，以及`calculate_value`函数用于计算节点的价值。接下来我们实现了`has_won`函数用于判断某个玩家是否获胜，以及`minimax`函数用于进行极大极小搜索。最后，我们创建了博弈树，并计算了根节点的价值，输出了结果。