人工智能算法中分钱币博弈树python实现

在人工智能算法中，博弈树（Game Tree）常用于描述两人零和博弈（例如分币博弈），其中每个节点代表游戏的一个状态，每条边表示可能的动作，而每个叶子节点通常代表一种结果。对于分钱币博弈，我们可以创建一个递归的函数来模拟这个过程。下面是一个简单的Python实现示例：

def split_coin_game(player, max_rounds=5):
    # 基本情况：如果到了最大回合数，假设玩家A获胜
    if max_rounds == 0:
        return player

    # 当前回合数
    rounds = max_rounds - 1
    
    # 创建两个子游戏，给对方选择
    child_games = [split_coin_game('B', max_rounds), split_coin_game('A', max_rounds)]
    
    # 获取玩家的选择
    player_choice = input(f"轮到{player}，分半还是全拿？（半/全）").lower()

    # 根据选择走相应的分支
    if player_choice == '半':
        return child_games[0]
    elif player_choice == '全':
        return child_games[1]

    # 非法选择，返回给对方
    return split_coin_game('B', max_rounds)

# 初始化游戏
result = split_coin_game('A')

print(f"最后的结果是：{result}")

在这个游戏中，每次轮到玩家时，他们可以选择“半”（把硬币分成两半，让下一位玩家先选），或者“全”（直接拿走全部硬币）。通过递归的方式，我们构建了整个博弈树。