C++五子棋AI设计与实现：策略与评分函数解析

"C++简单五子棋的AI设计实现，通过接口获取信息确定棋子颜色，用set_chess函数决定落点。利用15x15数组存储不同颜色棋子的评分，找到最大值并计算对手棋子的分数，选择最佳落点。打分函数考虑四个方向的棋子连接，遇到异色棋子、边界或连续空格超过两个时调整分数，以确定优先级。" 在C++实现五子棋AI的过程中，主要涉及到以下几个关键知识点： 1. **状态表示与接口设计**： - AI类接收一个棋盘对象`chessboard`和一个状态对象`statehm`，用于获取当前棋局的状态和确定下棋的颜色。`set_chess`函数用于设定AI的落子位置。 2. **评估函数（Evaluation Function）**： - AI的核心是评估函数，这里通过`evaluate`方法计算在某个位置放置棋子后，在四个方向（横向、纵向、两个对角线）上的得分。每个方向的得分由`point`函数计算，考虑了连珠的数量和位置。 3. **数组存储评分**： - 使用两个15x15的二维数组来分别存储两种颜色棋子的评分，数组的索引对应棋盘上的位置。这样可以快速查找和比较不同位置的评分。 4. **寻找最佳落点**： - 在找到最高分的数组后，通过`best_posits`函数找出所有具有相同最高分的位置。接着，统计这些位置上对手棋子的分数，再次选择得分最高的位置作为AI的落子位置。 5. **打分策略**： - 打分策略基于四个方向的连接性。如果形成五子连珠，直接返回最高分。其他情况下，根据遇到异色棋子、超过两个空白格或者棋盘边界的情况，设置不同权重。这些权重会以10的幂次来表示，确保不同情况的优先级。 6. **方向统计**： - 在统计每个方向得分时，使用了`position(*pf)(position,bool)`这样的函数指针，它表示一个移动函数，可以根据当前位置和一个布尔值判断棋子在指定方向上的下一个位置。 7. **整数数组操作**： - `whole_points`函数用于填充整个棋盘的评分，记录每个位置上特定颜色棋子的得分。 8. **动态规划与搜索**： - 虽然这里没有明确提到深度优先搜索或最小最大搜索等经典AI算法，但AI的决策过程涉及到了对未来的预测，即通过当前的评分预测未来可能的局面，体现了动态规划的思想。 以上就是C++实现简单五子棋AI的主要技术点。这样的设计允许AI根据当前棋局状态动态调整策略，寻找最佳落子位置，以期在有限的计算时间内达到较高的胜率。