通过前面几篇文章的学习,我们的四子棋程序已经有了框架、搜索几大部分,但是还有着不少问题,我们的程序只能迭代很有限的步骤,导致棋力低下,在这一篇我们将通过启发式搜索极大的优化搜索效率。

一、原因

我们之前的产生走子位置的函数很简单,即找到棋盘上的空余位置。它的不合理性体现在两方面:

  1. 没有对结果进行排序,完全是按照数组的遍历顺序的。而Alpha Beta 剪枝的效率是非常依赖节点顺序的,这个我们马上就会讲一下。
  2. 没有排除不需要节点。如果能减少一些不必要的节点,那么其实就是优化了 M^N 中的M,优化效果是非常明显的。

还是前一章的那张图,上面可以看到在第二层中,第一个节点的值是3,因为他其实是本层中的极小值,导致后面的两个节点都可以进行剪枝(这里第二个节点的第二个孩子也可以剪掉的)。这是最好的一种情况,即在MIN层中极小值是第一个节点,那么后序的所有节点都可以根据这个极小值进行剪枝,即使极小值不在第一个节点,只要大致能按照从小到大的顺序排列,也会剪掉很多节点。如果很不幸,这一层的节点是从大到小排列的,那么剪枝就完全没有用。

对于Beta 剪枝也是同样的道理。所以说Alpha Beta剪枝的效率是取决于每一层节点的顺序的。 我们肯定是无法精确排序的,因为每一个节点的值并不能直接计算出来,需要递归计算子节点。 但是我们依然能对节点进行大致的一个排序。前面说过了,只要有一个大致的排序 其实就能很好的提升剪枝效率。

那么如何排序呢?就是给所有待搜索的位置进行打分,按照分数的高低来排序。注意这个打分算法是对某一个空位进行打分,在第一张中我们已经有所提到。

有了打分之后,我们就可以按照分数高低进行排序了。

在实现算法前,我们先回顾一下之前的内容。

struct PicesPos{
int x;
int y;
int z;
chessPicesStatus type;
int value;
};

每个落子位置都有相应的value,我们要做的就是在list中将棋子按照一定顺序排列。

二、实现启发式搜索

我们采用stl自带的排序算法,对每个棋子进行排序:

bool comp(const PicesPos &A, const PicesPos &B)
{
return A.value > B.value;
}

首先,我们按照comp方法的要求自定义一个排序函数。然后在相应的位置插入排序语句。

...
else
{
int maxVal = -;
PicesPosList list = getAvailablePos(board,chessPicesStatus::white);
sort(list.begin(),list.end(),comp);
for(auto iter = list.begin();iter != list.end();iter++)
{
board[iter->x][iter->y][iter->z] = chessPicesStatus::white;
...

至此,整个搜索算法就完成啦。

三、主程序

我们的程序已经完成了80%,最后就剩下把他们连接起来了。

int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication a(argc, argv); ChessBoard cb; cb.init();
cb.printBoard(); int x,y;
while(std::cin>>x>>y)
{
if(!cb.insertPices(x,y,chessPicesStatus::black))
{
std::cout<<"error\n";
continue;
} cb.dfs(cb.chessBoard,);
cout<<endl<<"*******Insert x:"<<cb.targetPos.x<<" y:"<<cb.targetPos.y<<" z:"
<<cb.targetPos.z<<"********"<<endl<<endl; cb.insertPices(cb.targetPos.x, cb.targetPos.y, chessPicesStatus::white); int whiteScore = cb.getSideScore(cb.chessBoard,chessPicesStatus::white);
int blackScore = cb.getSideScore(cb.chessBoard,chessPicesStatus::black);
cout<<"whiteScore:"<<whiteScore<<" blackScore:"<<blackScore<<endl; cout<<"whiteTargetPos x:"<<cb.whiteTargetPos.x<<" y:"<<cb.whiteTargetPos.y<<
" z:"<<cb.whiteTargetPos.z<<endl;
cout<<"blackTargetPos x:"<<cb.blackTargetPos.x<<" y:"<<cb.blackTargetPos.y<<
" z:"<<cb.blackTargetPos.z<<endl; int status = cb.isWin(cb.chessBoard);
if(status == chessPicesStatus::white)
{
cb.printBoard(); cout<<"******White Win!******"<<endl; break;
}
else if(status == chessPicesStatus::black)
{
cb.printBoard();
cout<<"******Black Win!******"<<endl; break;
}
else
{
cb.printBoard();
}
} return a.exec();
}

我们的四子棋程序就这样完成了,事实证明根本下不过啊…

参考文献:

http://blog.csdn.net/lihongxun945/article/details/50668253

http://blog.csdn.net/lihongxun945/article/details/50668622

https://www.zhihu.com/question/27221568/answer/127599152

https://www.cnblogs.com/pangxiaodong/archive/2011/05/26/2058864.html

致谢!

新手立体四子棋AI教程(4)——启发式搜索与主程序的更多相关文章

  1. 新手立体四子棋AI教程(1)——基础扫盲

    一.引言 最近身边好几个朋友开始玩立体四子棋,激起了我的好奇心.那么首先来说什么是[立体四子棋],规则又是如何呢? 上图即为立体四子棋,规则类似于五子棋四子连在一起,但是四子棋更加多样.丰富.不仅可以 ...

  2. 新手立体四子棋AI教程(3)——极值搜索与Alpha-Beta剪枝

    上一篇我们讲了评估函数,这一篇我们来讲讲立体四子棋的搜索函数. 一.极值搜索 极值搜索是game playing领域里非常经典的算法,它使用深度优先搜索(因为限制最大层数,所以也可以称为迭代加深搜索) ...

  3. 新手立体四子棋AI教程(2)——价值评估函数

    上一篇我们完成了整个程序的基础框架,那么在讲到真正的搜索算法前,我们先来看看五子棋如何评估当前局势,以及如何计算某个位置的价值. 一.五子棋 在五子棋中,包括成五,活三,活二等定势,下图为山东师范大学 ...

  4. swing桌面四子棋程序开发过程中遇到的一些问题记录(二)

    第二个遇到的问题是将JButton按钮设置成透明的按钮.首先UI给我一张透明的图片,如果我直接给Button按钮设置背景图片的话,是没有透明的效果的,只会留下白色的底,设置前后的效果如下图 制作透明的 ...

  5. codevs1004四子连棋[BFS 哈希]

    1004 四子连棋   时间限制: 1 s   空间限制: 128000 KB   题目等级 : 黄金 Gold   题目描述 Description 在一个4*4的棋盘上摆放了14颗棋子,其中有7颗 ...

  6. Codevs p1004 四子连棋

                          四子连棋 题目描述 Description 在一个4*4的棋盘上摆放了14颗棋子,其中有7颗白色棋子,7颗黑色棋子,有两个空白地带,任何一颗黑白棋子都可以向 ...

  7. 【宽度优先搜索】神奇的状态压缩 CodeVs1004四子连棋

    一.写在前面 其实这是一道大水题,而且还出在了数据最水的OJ上,所以实际上这题并没有什么难度.博主写这篇blog主要是想写下一个想法--状态压缩.状态压缩在记录.修改状态以及判重去重等方面有着极高的( ...

  8. codevs 1004 四子连棋

    1004 四子连棋  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 黄金 Gold     题目描述 Description 在一个4*4的棋盘上摆放了14颗棋子,其中有7颗白 ...

  9. codevs 1004 四子连棋 BFS、hash判重

    004 四子连棋 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold       题目描述 Description 在一个4*4的棋盘上摆放了14颗棋子,其中有7颗白色棋 ...

随机推荐

  1. WeakHashMap 源码分析

    WeakHashMap WeakHashMap 能解决什么问题?什么时候使用 WeakHashMap? 1)WeakHashMap 是基于弱引用键实现 Map 接口的哈希表.当内存紧张,并且键只被 W ...

  2. python 网络编程 代码版

    写博客最怕写什么? 系统原理,框架内核... #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import socket sk = socket.socket ...

  3. 001-spring boot概述与课程概要

    一.Spring Boot介绍 Spring Boot的目的在于创建和启动新的基于spring框架的项目.Spring boot会选择最适合的Spring 子项目和第三方开源库进行整合.大部分Spri ...

  4. SQLServer中的top、MySql中的limit、Oracle中的rownum

    (1)在SQL Server中,我们使用 select top N * from tablename来查询tablename表中前N条记录. (2)在MySQL中,我们使用select * from ...

  5. failed to create process ,pip报错问题

  6. Temporal-Difference Learning for Prediction

    In Monte Carlo Learning, we've got the estimation of value function: Gt is the episode return from t ...

  7. MySQL 中 limit 的使用

    需要注意的是,在Oracle中不使用limit,Oracle 使用rownum select no,name from emp limit 5 取前5条记录, select no,name from ...

  8. 【洛谷p1314】聪明的质监员

    聪明的质监员[题目链接] 有关算法: 二分答案: 但是你只二分答案是不够的,因为你check会炸,所以还要考虑前缀和: 首先假装我们的check已经写好了,main函数: int main() { n ...

  9. Log4Net 之将日志记录到数据库的后台实现 (二)

    原文:Log4Net 之将日志记录到数据库的后台实现 (二) 大家下午好,昨天讲了配置,今天我们讲讲后台实现,在完成了后台实现后,我们才能真正意义上的解决把自定义属性字段值录入到数据库中. 在开写之前 ...

  10. C++11常用特性总结

    非原创,转载出处 http://www.cnblogs.com/feng-sc C++11已经出来很久了,网上也早有很多优秀的C++11新特性的总结文章,在编写本博客之前,博主在工作和学习中学到的关于 ...