C语言编写五子棋人机对战中AI的函数
时间: 2023-10-11 15:11:24 浏览: 99
实现五子棋的AI,需要用到搜索算法,如Minimax算法、Alpha-Beta剪枝算法、蒙特卡罗树搜索算法等。
以下是一个基于Minimax算法的五子棋AI函数的示例代码:
```c
#define DEPTH 3 //搜索深度
#define INF 0x3f3f3f3f //无穷大值
//估值函数,用于评估当前局面的得分
int evaluate(char board[][15], char player) {
int score = 0;
//TODO: 实现估值函数
return score;
}
//Minimax算法
int minimax(char board[][15], int depth, char player, int alpha, int beta) {
if (depth == 0) {
return evaluate(board, player);
}
int bestScore = player == 'X' ? -INF : INF;
for (int i = 0; i < 15; i++) {
for (int j = 0; j < 15; j++) {
if (board[i][j] == '.') {
board[i][j] = player;
int score = minimax(board, depth - 1, player == 'X' ? 'O' : 'X', alpha, beta);
board[i][j] = '.';
if (player == 'X') { //MAX
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
alpha = score;
}
}
else { //MIN
if (score < bestScore) {
bestScore = score;
beta = score;
}
}
if (alpha >= beta) {
return bestScore;
}
}
}
}
return bestScore;
}
//AI函数,返回AI下的最佳位置
int ai(char board[][15]) {
int bestScore = -INF;
int bestRow = -1, bestCol = -1;
for (int i = 0; i < 15; i++) {
for (int j = 0; j < 15; j++) {
if (board[i][j] == '.') {
board[i][j] = 'X';
int score = minimax(board, DEPTH - 1, 'O', -INF, INF);
board[i][j] = '.';
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestRow = i;
bestCol = j;
}
}
}
}
return bestRow * 15 + bestCol;
}
```
该AI函数实现了Minimax算法,使用evaluate函数评估当前局面的得分,搜索深度为3,使用alpha-beta剪枝加速搜索。使用ai函数可以得到AI下的最佳位置。
需要注意的是,在估值函数的实现中,需要考虑当前局面的开局、中盘和残局不同阶段的特点,并结合五子棋的规则进行评估。
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