『HTML5实现人工智能』小游戏《井字棋》发布，据说IQ上200才能赢【算法&代码讲解+资源打包下载】

一，什么是TicTacToe（井字棋）

本游戏为在下用lufylegend开发的第二款小游戏。此游戏是大家想必大家小时候都玩过，因为玩它很简单，只需要一张草稿纸和一只笔就能开始游戏，所以广受儿童欢迎。可能我说了半天，对它名字不熟悉的朋友也不懂我在说神马。那没关系，我就引用Wiki（维基百科）的介绍作为大家对它名字的认识，顺便也勾起我们儿时的回忆：

井字棋，大陆、台湾又称为井字游戏、圈圈叉叉；另外也有打井游戏、OX棋的称呼，香港多称井字过三关、过三关，是种纸笔游戏。两个玩家，一个打圈(O)，一个打叉(X)，轮流在3乘3的格上打自己的符号，最先以横、直、斜连成一线则为胜。如果双方都下得正确无误，将得和局。这种游戏实际上是由第一位玩家所控制，第一位玩家是攻，第二位玩家是守。第一位玩家在角位行第一子的话赢面最大（见图一），第二位玩家若是在边，角位下子，第一位玩家就可以以两粒连线牵制着第二位玩家，然后制造“两头蛇”。

图一

二，游戏在哪里玩？

相信大家看了介绍就对井字棋有了了解。现在我用HTML5配合开源游戏引擎lufylegend开发出了这一款游戏，并实现了人工智能（AI）确保游戏中玩家能棋缝对手。

接下来是游戏在线试玩和下载源码的地址：

下载地址（含源代码）：http://files.cnblogs.com/yorhom/Tic_Tac_Toe.rar

在线试玩地址：http://www.lufylegend.com/lufylegend_developers/yorhom_Tic_Tac_Toe/index.html

三，游戏截图

四，游戏引擎

本游戏运用国产的lufylegend引擎，版本为1.6.1，如果大家感兴趣可以去官网看看

lufylegend官方网站：

http://lufylegend.com/lufylegend

lufylegend API文档：

http://lufylegend.com/lufylegend/api

上面有此引擎的下载和API介绍。关于用lufylegend开发游戏的其他文章：

【HTML5游戏开发】简单的《找不同汉字版》，来考考你的眼力吧

五，算法&代码讲解

先来个游戏初始化：

init(30,"mylegend",390,420,main);

为了方便操作游戏中的一些数据，我们设定许多变量：

var backLayer,chessLayer,overLayer;
var statusText = new LTextField();
var statusContent="您先请吧……";
var matrix = [
    [0,0,0],
    [0,0,0],
    [0,0,0]
];
var usersTurn = true;
var step = 0;
var title = "井字棋";
var introduction = ""
var infoArr = [title,introduction];

第一行是层变量；第二行是实例化的文本框对象，用来显示文字；第三行是当前显示信息的文字，比如该哪方走，哪方赢了等，会根据不同情况改变。

matrix是用来保存当前棋盘数据的数组，如果下一步棋，就会更改其中数据，顺便也说一下，为了区分【空白格子】，【我方下的位置】，【电脑下的位置】，我们用-1来代表【我方下的位置】，用0来代表【空白格子】，1来代表【电脑下的位置】；看官且记，这-1，0，1在棋盘数组中便各有了代表意义。

userTurn是用来判断玩家是否可以下棋；step是用来表示走的步数，用来判断棋盘是否下满；title，introduction还有infoArr原本是用来制作关于界面的，结果做到最后就算了，大家直接忽视掉吧。

接下来就是main函数，由于没有图片，所以就没有加载部分了：

function main(){
    gameInit();
    addText();
    addLattice();
}

main调用的几个函数如下：

function gameInit(){
    initLayer();
    addEvent();
}

function addText(){
    statusText.size = 15;
    statusText.weight = "bold";
    statusText.color = "white";
    statusText.text = statusContent;
    statusText.x = (LGlobal.width-statusText.getWidth())*0.5;
    statusText.y = 393;

    overLayer.addChild(statusText);
}

function addLattice(){
    backLayer.graphics.drawRect(10,"dimgray",[0,0,390,420],true,"dimgray");
    backLayer.graphics.drawRect(10,"dimgray",[0,0,390,390],true,"lavender");
    for(var i=0;i<3;i++){
        backLayer.graphics.drawLine(3,"dimgray",[130*i,0,130*i,390]);
    }
    for(var i=0;i<3;i++){
        backLayer.graphics.drawLine(3,"dimgray",[0,130*i,390,130*i]);
    }
}

解释一下他们的功能。首先，gameInit是用来初始化游戏的，包括初始化层一类的东西。addText是用来加下面文字的。addLattice使用来画棋盘的。代码很简单，参照lufylegend API文档看一下就能看懂。

接下来我们来看gameInit里调用的函数：

function initLayer(){
    backLayer = new LSprite();
    addChild(backLayer);

    chessLayer = new LSprite();
    backLayer.addChild(chessLayer);

    overLayer = new LSprite();
    backLayer.addChild(overLayer);
}
function addEvent(){
    backLayer.addEventListener(LMouseEvent.MOUSE_DOWN,onDown);
}

initLayer是用来实例化层的，说明了一点就是实例化LSprite。addEvent用来加点击事件。

然后接下来就来看看事件触发的onDown：

function onDown(){
    var mouseX,mouseY;
    mouseX = event.offsetX;
    mouseY = event.offsetY;

    var partX = Math.floor(mouseX/130);
    var partY = Math.floor(mouseY/130);
    if(matrix[partX][partY]==0){
        usersTurn=false;
        matrix[partX][partY]=-1;
        step++;
        update(partX,partY);

        if(win(partX,partY)){
            statusContent = "帅呆了，你赢啦！点击屏幕重开游戏。";
            gameover();
            addText();
        }else if(isEnd()){
            statusContent = "平局啦~~点击屏幕重开游戏。";
            gameover();
            addText();
        }else{
            statusContent = "电脑正在思考中……";
            addText();
            computerThink();
        }
    }
}

这个函数要做的就是先取出点击位置，然后根据点的位置下一颗棋，然后将在棋盘数组中相应的位置设为-1，表示是我方走的，然后判断：下了这一步棋后的胜负或者平局情况，并且调用相应的函数和显示相应的文字。判断赢，我们用win函数，代码如下：

function win(x,y){
    if(Math.abs(matrix[x][0]+matrix[x][1]+matrix[x][2])==3){
        return true;
    }
    if(Math.abs(matrix[0][y]+matrix[1][y]+matrix[2][y])==3){
        return true;
    }
    if(Math.abs(matrix[0][0]+matrix[1][1]+matrix[2][2])==3){
        return true;
    }
    if(Math.abs(matrix[2][0]+matrix[1][1]+matrix[0][2])==3){
        return true;
    }
    return false;
}

首先我们判断第x行，第0，1，2列的数字相加的绝对值是否为3（由于这个函数在下面还要用到，所以我们要做得通用性，所以就用了绝对值）。为什么等于3呢？因为看官是否记得我们上面说的：-1代表【我方下的位置】，0代表【空白格子】，1代表【电脑下的位置】。但凡是下了棋的地方，值总是1或者-1，所以假如有三个同一方棋子连在一起，那这几个值加起来的绝对值一定是3。因此就返回true代表赢了。如果一直判断到最后都没有，就返回false，代表还没有赢。

我们用isEnd判断平局，代码如下：

function isEnd(){
    return step>=9;
}

代码很简单，就是判断棋盘占满没有。

其中用到updata负责更新棋盘。代码如下：

function update(x,y){
    var v = matrix[x][y];
    if(v>0){
        chessLayer.graphics.drawArc(10,"green",[x*130+65,y*130+65,40,0,2*Math.PI]);
    }else if(v<0){
        chessLayer.graphics.drawLine(20,"#CC0000",[130*x+30,130*y+30,130*(x+1)-30,130*(y+1)-30]);
        chessLayer.graphics.drawLine(20,"#CC0000",[130*(x+1)-30,130*y+30,130*x+30,130*(y+1)-30]);
    }
}

以上的代码也很好理解，就是先取出画的那一点是什么，如果是我方画的（在棋盘数组就是-1），在判断时，取出的值如果小于0，就画个叉叉。如果大于0也就是代表电脑画的（在棋盘数组中代表1），就画个圆。

onDown中还用到了gameOver函数，代码如下：

function gameover(){
    backLayer.removeEventListener(LMouseEvent.MOUSE_DOWN,onDown);
    backLayer.addEventListener(LMouseEvent.MOUSE_DOWN,function(){
        chessLayer.removeAllChild();
        backLayer.removeChild(chessLayer);
        backLayer.removeChild(overLayer);
        removeChild(backLayer);
        matrix = [
            [0,0,0],
            [0,0,0],
            [0,0,0]
        ];
        step = 0;
        main();
        statusContent = "您先请吧……";
        addText();
    });
}

看似代码有点长，其实很简单，就是简单的移除界面上的一切对象，并且把一些值恢复为默认值。还有onDown中的computerThink函数，代码如下：

function computerThink(){
    var b = best();
    var x = b.x;
    var y = b.y;
    matrix[x][y]=1;
    step++;
    update(x,y);

    if(win(x,y)){
        statusContent = "哈哈你输了！点击屏幕重开游戏。";
        gameover();
        addText();
    }else if(isEnd()){
        statusContent = "平局啦~~点击屏幕重开游戏。";
        gameover();
        addText();
    }else{
        statusContent = "该你了！！！";
        addText();
    }
}

首先这个函数用了best函数，这个函数会返回一个要下的位置，然后我们把在棋盘数组中相应的位置设置为1，并且把走的步数+1。然后在相应位置画上。然后判断是否赢了或者平局，或者没赢没输没平局。

best是电脑AI算法部分，代码如下：

function best(){
    var bestx;
    var besty;
    var bestv=0;
    for(var x=0;x<3;x++){
        for(var y=0;y<3;y++){
            if(matrix[x][y]==0){
                matrix[x][y] = 1;
                step++;
                if(win(x,y)){
                    step--;
                    matrix[x][y] = 0;
                    return {'x':x,'y':y,'v':1000};
                }else if(isEnd()){
                    step--;
                    matrix[x][y]=0;
                    return {'x':x,'y':y,'v':0};
                }else{
                    var v=worst().v;
                    step--;
                    matrix[x][y]=0;
                    if(bestx==null || v>=bestv){
                        bestx=x;
                        besty=y;
                        bestv=v;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return {'x':bestx,'y':besty,'v':bestv};
}

算法的思路如下：首先我们遍历棋盘数组，然后判断遍历到的那格如果是空的（也就值是0）就先假设画上，并且将在棋盘数组中相应的位置设为1，表示电脑是下的，然后将走的步数+1。普通的操作就完了，接下来就是给下的这一步评分阶段，代码如下：

if(win(x,y)){
    step--;
    matrix[x][y] = 0;
    return {'x':x,'y':y,'v':1000};
}else if(isEnd()){
    step--;
    matrix[x][y]=0;
    return {'x':x,'y':y,'v':0};
}else{
    var v=worst().v;
    step--;
    matrix[x][y]=0;
    if(bestx==null || v>=bestv){
        bestx=x;
        besty=y;
        bestv=v;
    }
}

首先我们判断一下如果下了这一步，是否就赢了，如果是，就先把步数改回去，并且把棋盘数组改为下这一步之前的棋盘数组（因为我们在computerThink里要改一道，所以先改回去，避免改重了），然后返回这一步的位置，并且评分为1000。最后这个过程用return来实现，return是神马，我想就不用说了吧。判断是否赢了，我们用了win函数，上面已经说过了。

但是万一下了这一步没赢怎么办，就接着判断是否下了成平局，怎么才能成平局呢？就是把整个棋盘占满且对方没有赢，自己也没有赢就是平局。由于如果别人赢了，就不会进行电脑AI，也就不会调用best函数，换句话说就是不可能进行到这一步；如果是电脑赢了，在上级判断中已经做了相应操作而且用return已经推出函数了，也不会运行到此步，因此直接判断占满没有就可以了。因此用到isEnd函数，上面也用到过，并且讲到过，这里不罗嗦。

万一上面的两种情况都不对怎么办？那就随便下个吧。但是随便下也不能乱下。因此用到了worst来选择“随便下”最好的位置。代码如下：

function worst(){
    var bestx;
    var besty;
    var bestv = 0;
    for(var x=0;x<3;x++){
        for(var y=0;y<3;y++){
            if(matrix[x][y] == 0){
                matrix[x][y] = -1;
                step++;
                if(win(x,y)){
                    step--;
                    matrix[x][y] = 0;
                    return {'x':x,'y':y,'v':-1000};
                }else if(isEnd()){
                    step--;
                    matrix[x][y]=0;
                    return {'x':x,'y':y,'v':0};;
                }else{
                    var v=best().v;
                    step--;
                    matrix[x][y]=0;
                    if(bestx==null || v<=bestv){
                        bestx=x;
                        besty=y;
                        bestv=v;
                    }
                }

            }
        }
    }
    return {'x':bestx,'y':besty,'v':bestv};
}

这个函数和best是反着来的，它是假设下了某一步后，别人会赢或者平局。如果别人走那步会赢，就返回这个位置，把这个位置先占住。平局和对方赢是一样的原理，就是见哪里不对就填哪里。最后的判读是在对方不可能赢的情况下采取的，就是通过best函数取最好的。这个best函数在上面讲过了。不作解释了～～

通过worst这个函数会返回几个值，第一个和第二个是随便下的位置，最后一个是评分。在best中我们把这几个返回值接收到，并且通过评分判断这个选择是否比平局的结果还要差，再返回给computerThink这个函数来绘画布局。因此这个过程很绕。大家要搞清楚关系，搞清楚了就不难了。