def get_max_pos_step(self, max_pos, max_score, next_c,next_r,round, chess_color): if self.is_pos_inside(next_r,next_c)and not self.matrix[next_r][next_c]: score = self.evaluate(next_r,next_c,round,chess_color) if score >max_score: max_pos,max_score = (next_r,next_c),score return max_pos,max_score def is_pos_inside(self,row,col): return 0 <= row < self.n and 0 <= col < self.n

时间: 2024-04-12 22:33:31 浏览: 18
这段代码看起来是一个类的两个方法。第一个方法是`get_max_pos_step`,它接受一些参数,并返回最大分数和对应的位置。在这个方法中,它首先检查给定的位置是否在棋盘内并且没有棋子。如果满足条件,它会调用另一个方法`evaluate`来计算给定位置的分数。如果计算的分数大于当前最大分数,它会更新最大分数和对应的位置。最后,它返回最大分数和对应的位置。 第二个方法是`is_pos_inside`,它接受行和列作为参数,并检查给定的位置是否在棋盘内。如果行和列的值都在合法范围内(0到n-1),则返回True,否则返回False。 这些方法可能是一个棋盘游戏中的一部分,用于找到下一步的最佳位置。
相关问题

ef get_max_score_in_circle(self,c ,i,max_pos,max_score,r,round,chess_color): next_r , next_c = r-i, c-i for j in range(1, 2*i+1): next_r, next_c = next_r,next_c + 1 max_pos,max_score = self.get_max_pos_step(max_pos,max_score,next_c,next_r,round,chess_color) for j in range(1, 2*i + 1): next_r,next_c = next_r+1,next_c max_pos,max_score = self.get_max_pos_step(max_pos,max_score,next_c,next_r,round,chess_color) for j in range(1, 2*i + 1): next_r,next_c = next_r+1,next_c-1 max_pos,max_score = self.get_max_pos_step(max_pos,max_score,next_c,next_r,round,chess_color) for j in range(1, 2*i + 1): next_r,next_c = next_r-1,next_c max_pos,max_score = self.get_max_pos_step(max_pos,max_score,next_c,next_r,round,chess_color) return max_pos, max_score

这段代码是AI类中的一个方法get_max_score_in_circle,用于在指定半径范围内搜索并找到得分最高的位置。 方法首先根据当前位置和半径计算出要搜索的圆形区域的起始位置。 然后,通过循环遍历圆形区域内的每个位置,依次调用get_max_pos_step方法来计算当前位置的得分,并更新得分最高的位置和得分。 在每个方向上,方法都会根据半径的不同,通过循环遍历相应数量的位置。 最后,方法返回得分最高的位置和得分。 这个方法的目的是为了在指定范围内搜索并找到得分最高的位置,以指导AI选择下一步要落子的位置。具体的得分计算和位置选择策略可能在其他代码中实现。

def generate_next(self,history,round, chess_color): if history: for i in range(-1, -len(history)-1, -1): if not self.matrix[history[i][0]][history[i][1]]: self.matrix[history[i][0]][history[i][1]] = history[i][2] else: break r, c = history[-1][0], history[-1][1] max_pos, max_score = None, 0 for i in range(1,6): max_pos, max_score = self.get_max_score_in_circle(c,i,max_pos,max_score,r,round,chess_color) if not max_pos: for i in range(6, self.n): max_pos,max_score = self.get_max_score_in_circle(c,i,max_pos,max_score,r,round) return max_pos else: return self.n//2, self.n//2

这段代码是AI类中的一个方法generate_next,用于生成AI下一步要落子的位置。 方法首先检查历史记录,如果有历史记录,则将历史记录中的棋子在矩阵中标记出来。然后根据最后一个棋子的位置,在周围的圆形区域内寻找最高得分的位置。 方法使用了get_max_score_in_circle方法来计算在指定圆形区域内的每个位置的得分,并找到最高得分的位置。 如果找到了最高得分的位置,就返回这个位置;否则,继续扩大搜索范围,直到搜索到整个棋盘。 如果没有历史记录,则返回棋盘中心位置作为第一步。 这个方法的目的是为了让AI选择一个最优的位置来下棋。具体的得分计算和搜索策略可能在其他代码中实现。

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def get_logic_pos(self,x,y): return (y-self.margin + self.cell_width//2)//self.cell_width, (x-self.margin + self.cell_width//2)//self.cell_width def judge_line(self,row,col,direct,chess_color): c = 1 for i in range(1,6): next_row, next_col = row + direct[0][0] * i, col + direct[0][1] * i if self.matrix[next_row][next_col] == chess_color: c +=1 else: break for i in range(1, 6): next_row, next_col = row + direct[1][0] * i, col + direct[1][1] * i if self.matrix[next_row][next_col] == chess_color: c +=1 else: break return c def judge(self,row,col,chess_color): for direct in [[(-1,0),(1,0)],[(0,-1),(0,1)],[(-1,1),(1,-1)],[(-1,-1),(1,1)]]: if self.judge_line(row,col,direct,chess_color) ==6: return chess_color if len(self.history) == self.n * self.n: return -1 return 0 def deal_with_judge(self, judge_result): if not judge_result: return if judge_result == 1: txt = 'Black Win' elif judge_result == 2: txt = 'White Win' elif judge_result == -1: txt = 'Draw Chess' self.gameboard.draw_box(txt) self.full_matrix(self.n) def put_chess(self,x,y): l = len(self.history) chess_color = (l+1) % 4 // 2+1 if chess_color == self.auto_color: row, col = self.AI.generate_next(self.history, 1 - len(self.history) % 2, chess_color) else: row,col = self.get_logic_pos(x,y) if self.matrix[row][col] == 0: self.history.append((row, col, chess_color)) self.matrix[row][col] = chess_color self.gameboard.drawchess(row, col, chess_color) self.gameboard.draw_now_chess(chess_color) self.deal_with_judge(self.judge(row,col,chess_color)) def full_matrix(self,n): for i in range(self.n): for j in range(self.n): self.matrix[i][j] = 1

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