逐行详细解释以下代码,包括每个参数的意义:int alphaBeta(int depth, int alpha, int beta, int& startX, int& startY, int& resultX, int& resultY) { if (depth == MAX_DEPTH || checkWin(startX, startY, currBotColor) || checkWin(startX, startY, -currBotColor)) return evaluate(); int color = depth % 2 == 0 ? currBotColor : -currBotColor; int bestScore = color == currBotColor ? -INF : INF; for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { if (gridInfo[i][j] != grid_blank) continue; gridInfo[i][j] = color; int score = 0; if (depth == 0) { startX = i; startY = j; } int tmpX, tmpY; score = alphaBeta(depth + 1, alpha, beta, startX, startY, tmpX, tmpY); gridInfo[i][j] = grid_blank; if (color == currBotColor) { if (score > bestScore) { bestScore = score; if (depth == 0) { resultX = i; resultY = j; } } alpha = max(alpha, bestScore); } else { if (score < bestScore) { bestScore = score; if (depth == 0) { resultX = i; resultY = j; } } beta = min(beta, bestScore); } if (beta <= alpha) break; } } return bestScore; }
时间: 2024-02-10 19:06:37 浏览: 28
这段代码实现了一个alpha-beta剪枝算法,用于搜索最优解的过程中进行剪枝,以提高搜索效率。下面是代码的逐行解释:
1. int alphaBeta(int depth, int alpha, int beta, int& startX, int& startY, int& resultX, int& resultY)
定义了一个函数 alphaBeta,它有6个参数,分别是搜索深度depth、alpha、beta和起始坐标startX、startY,以及最终结果坐标resultX、resultY。
2. if (depth == MAX_DEPTH || checkWin(startX, startY, currBotColor) || checkWin(startX, startY, -currBotColor)) return evaluate();
如果搜索深度等于预设的最大深度MAX_DEPTH,或者起始坐标已经胜利了,就直接返回当前状态的评估值evaluate()。
3. int color = depth % 2 == 0 ? currBotColor : -currBotColor;
定义变量color表示当前的颜色。
4. int bestScore = color == currBotColor ? -INF : INF;
定义变量bestScore表示当前的最优分数。如果当前颜色为机器人的颜色currBotColor,则初始化为负无穷-INF,否则初始化为正无穷INF。
5. for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) {
两个循环遍历棋盘上的所有格子。
6. if (gridInfo[i][j] != grid_blank) continue;
如果当前格子不为空,则跳过该格子。
7. gridInfo[i][j] = color;
将当前格子填上当前颜色color。
8. int score = 0;
初始化分数为0。
9. if (depth == 0) { startX = i; startY = j; }
如果搜索深度为0,即开始搜索的时候,记录下当前的起始坐标startX和startY。
10. int tmpX, tmpY; score = alphaBeta(depth + 1, alpha, beta, startX, startY, tmpX, tmpY);
递归搜索下一层,将搜索深度加1,alpha和beta值不变,起始坐标为startX和startY,最终结果坐标为tmpX和tmpY,返回搜索结果的分数score。
11. gridInfo[i][j] = grid_blank;
恢复当前格子为空。
12. if (color == currBotColor) { if (score > bestScore) { bestScore = score; if (depth == 0) { resultX = i; resultY = j; } } alpha = max(alpha, bestScore); } else { if (score < bestScore) { bestScore = score; if (depth == 0) { resultX = i; resultY = j; } } beta = min(beta, bestScore); }
根据当前搜索的颜色color和机器人的颜色currBotColor进行判断,更新最优分数bestScore,如果当前深度为0,更新最终结果坐标resultX和resultY,同时更新alpha和beta的值。
13. if (beta <= alpha) break;
进行alpha-beta剪枝,如果beta小于等于alpha,就直接退出循环。
14. return bestScore;
返回当前最优分数bestScore。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)