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https://github.com/LHY0125/Gobang-Game.git
synced 2026-05-10 02:19:46 +08:00
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GitHub
@@ -1,146 +1,146 @@
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# 🎲 五子棋人机对战AI
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# ? 五子棋人机对战AI
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## 目录
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- [🎲 五子棋人机对战AI](#-五子棋人机对战ai)
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- [目录](#目录)
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- [项目简介](#项目简介)
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- [✨ 功能特性](#-功能特性)
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- [🚀 快速开始](#-快速开始)
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- [编译程序](#编译程序)
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- [运行游戏](#运行游戏)
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- [🎯 游戏玩法](#-游戏玩法)
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- [💻 开发环境](#-开发环境)
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- [⚠️ 常见问题](#️-常见问题)
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- [权限问题](#权限问题)
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- [中文显示问题](#中文显示问题)
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- [🛠️ 技术实现](#️-技术实现)
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- [核心决策算法](#核心决策算法)
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- [启发式评估函数](#启发式评估函数)
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- [📂 代码结构](#-代码结构)
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- [📜 许可证](#-许可证)
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- [🙋 反馈与贡献](#-反馈与贡献)
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- [🚀 未来计划](#-未来计划)
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## 目录
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- [? 五子棋人机对战AI](#-五子棋人机对战ai)
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- [目录](#目录)
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- [项目简介](#项目简介)
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- [? 功能特性](#-功能特性)
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- [? 快速开始](#-快速开始)
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- [编译程序](#编译程序)
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- [运行游戏](#运行游戏)
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- [? 游戏玩法](#-游戏玩法)
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- [? 开发环境](#-开发环境)
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- [?? 常见问题](#?-常见问题)
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- [权限问题](#权限问题)
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- [中文显示问题](#中文显示问题)
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- [?? 技术实现](#?-技术实现)
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- [核心决策算法](#核心决策算法)
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- [启发式评估函数](#启发式评估函数)
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- [? 代码结构](#-代码结构)
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- [? 许可证](#-许可证)
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- [? 反馈与贡献](#-反馈与贡献)
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- [? 未来计划](#-未来计划)
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## 项目简介
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基于C语言实现的五子棋人机对战系统，采用α-β剪枝优化的极小极大算法，支持自定义棋盘大小、游戏复盘和实时评分。
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## 项目简介
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基于C语言实现的五子棋人机对战系统，采用α-β剪枝优化的极小极大算法，支持自定义棋盘大小、游戏复盘和实时评分。
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## ✨ 功能特性
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- 🎮 人机对战模式
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- ⚙️ 可调棋盘尺寸(5x5到25x25)
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- 🧠 智能AI决策(1-5级难度)
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- 🔍 完整游戏复盘功能
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- 📊 实时对局评分系统
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- ↩️ 悔棋功能(可撤销上一步)
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- 🖥️ 清晰的终端界面显示
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- ✔️ 健壮的输入验证(确保所有数字输入都在有效范围内)
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- ⏱️ 可选的回合计时器
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- 💾 自动游戏记录保存
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## ? 功能特性
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- ? 人机对战模式
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- ?? 可调棋盘尺寸(5x5到25x25)
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- ? 智能AI决策(1-5级难度)
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- ? 完整游戏复盘功能
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- ? 实时对局评分系统
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- ?? 悔棋功能(可撤销上一步)
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- ?? 清晰的终端界面显示
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- ?? 健壮的输入验证(确保所有数字输入都在有效范围内)
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- ?? 可选的回合计时器
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- ? 自动游戏记录保存
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## 🚀 快速开始
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## ? 快速开始
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### 编译程序
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### 编译程序
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```bash
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gcc 五子棋.c gobang.c game_mode.c -o output/五子棋.exe
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gcc 五子棋.c gobang.c game_mode.c -o output/五子棋.exe
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```
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### 运行游戏
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### 运行游戏
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```bash
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.\output\五子棋.exe
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.\output\五子棋.exe
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```
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## 🎯 游戏玩法
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1. 启动后设置棋盘大小(默认15x15)
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2. 选择AI难度级别(1-5)
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||||
3. 输入坐标进行游戏(格式:行 列)
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||||
- 输入R/r可悔棋
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||||
4. 游戏结束可查看完整复盘和评分
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## ? 游戏玩法
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1. 启动后设置棋盘大小(默认15x15)
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||||
2. 选择AI难度级别(1-5)
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||||
3. 输入坐标进行游戏(格式:行 列)
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||||
- 输入R/r可悔棋
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4. 游戏结束可查看完整复盘和评分
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## 💻 开发环境
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- 操作系统: Windows (当前版本使用了Windows特有的 `_kbhit()` 和 `Sleep()` 函数，因此仅限Windows平台)
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- 编译器: GCC (MinGW(gcc为14.2.0) on Windows)
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||||
- 终端: 支持UTF-8编码的终端
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## ? 开发环境
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- 操作系统: Windows (当前版本使用了Windows特有的 `_kbhit()` 和 `Sleep()` 函数，因此仅限Windows平台)
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- 编译器: GCC (MinGW(gcc为14.2.0) on Windows)
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- 终端: 支持UTF-8编码的终端
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> **跨平台兼容性说明:**
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||||
> **跨平台兼容性说明:**
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>
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> 为了未来能在Linux或macOS等其他操作系统上运行，需要将平台特定的代码（如 `_kbhit()`）替换为跨平台的实现，或使用条件编译（`#ifdef _WIN32`）进行隔离。
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||||
> 为了未来能在Linux或macOS等其他操作系统上运行，需要将平台特定的代码（如 `_kbhit()`）替换为跨平台的实现，或使用条件编译（`#ifdef _WIN32`）进行隔离。
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## ⚠️ 常见问题
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## ?? 常见问题
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### 权限问题
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如果程序在保存游戏记录时提示“无法创建文件”或类似错误，通常是由于缺少写入权限。请尝试以下解决方案：
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### 权限问题
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如果程序在保存游戏记录时提示“无法创建文件”或类似错误，通常是由于缺少写入权限。请尝试以下解决方案：
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||||
1. **以管理员身份运行**：右键点击 `五子棋.exe` 或在管理员权限的终端中运行程序。
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||||
2. **检查目录权限**：确保程序所在目录不是系统保护目录（如 `C:\Program Files`）。建议将项目放在用户目录下（如 `D:\Code`）。
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||||
3. **手动创建 `records` 目录**：如果 `records` 目录不存在，请在 `output` 目录下手动创建一个。
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1. **以管理员身份运行**：右键点击 `五子棋.exe` 或在管理员权限的终端中运行程序。
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2. **检查目录权限**：确保程序所在目录不是系统保护目录（如 `C:\Program Files`）。建议将项目放在用户目录下（如 `D:\Code`）。
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3. **手动创建 `records` 目录**：如果 `records` 目录不存在，请在 `output` 目录下手动创建一个。
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### 中文显示问题
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如果在Windows终端中遇到中文字符显示为乱码，是由于终端编码页不匹配导致的。请在运行程序前执行以下命令：
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### 中文显示问题
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如果在Windows终端中遇到中文字符显示为乱码，是由于终端编码页不匹配导致的。请在运行程序前执行以下命令：
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```bash
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chcp 65001
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```
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该命令会将当前终端的编码页切换到UTF-8，从而正确显示中文字符。为方便起见，你可以创建一个启动脚本（`.bat` 文件）来自动执行此操作：
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该命令会将当前终端的编码页切换到UTF-8，从而正确显示中文字符。为方便起见，你可以创建一个启动脚本（`.bat` 文件）来自动执行此操作：
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**start_game.bat**
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```batch
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@echo off
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chcp 65001
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.\output\五子棋.exe
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.\output\五子棋.exe
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```
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## 🛠️ 技术实现
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## ?? 技术实现
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项目的AI主要基于以下技术实现：
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项目的AI主要基于以下技术实现：
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### 核心决策算法
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### 核心决策算法
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- **极小极大算法 (Minimax)**：作为决策的基础，模拟对弈双方的每一步，选择对我方最有利的走法。
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- **α-β 剪枝 (Alpha-Beta Pruning)**：对极小极大算法的關鍵優化，通过剪掉不可能影响最终决策的搜索分支，大幅提升AI的计算效率，使其能够在有限时间内达到更深的搜索深度。
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||||
- **搜索深度**：AI的思考深度，默认为3层，并可根据难度设置进行调整。搜索深度越深，AI的棋力越强，但计算耗时也越长。
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- **极小极大算法 (Minimax)**：作为决策的基础，模拟对弈双方的每一步，选择对我方最有利的走法。
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- **α-β 剪枝 (Alpha-Beta Pruning)**：对极小极大算法的關鍵優化，通过剪掉不可能影响最终决策的搜索分支，大幅提升AI的计算效率，使其能够在有限时间内达到更深的搜索深度。
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- **搜索深度**：AI的思考深度，默认为3层，并可根据难度设置进行调整。搜索深度越深，AI的棋力越强，但计算耗时也越长。
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### 启发式评估函数
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### 启发式评估函数
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为了判断棋局的优劣，AI使用了一套复杂的启发式评估函数，主要包括：
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为了判断棋局的优劣，AI使用了一套复杂的启发式评估函数，主要包括：
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||||
- **棋型识别 (Pattern Recognition)**：能够识别并评估多种关键棋型，如“活四”、“冲四”、“活三”、“眠三”等，并为每种棋型赋予不同权重。
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||||
- **位置权重 (Positional Value)**：棋盘上不同位置的战略价值不同，中心位置通常比边缘位置更有优势。评估函数会为中心区域的落子给予额外加分。
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||||
- **威胁检测 (Threat Detection)**：优先搜索能够直接形成制胜威胁的棋步，如“连五”或“活四”，从而快速响应对手的进攻或抓住制胜机会。
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||||
- **双向延伸评估**：评估一个棋子在特定方向上是否有足够的空间形成连续棋型，避免在被封堵的位置浪费棋步。
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- **棋型识别 (Pattern Recognition)**：能够识别并评估多种关键棋型，如“活四”、“冲四”、“活三”、“眠三”等，并为每种棋型赋予不同权重。
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- **位置权重 (Positional Value)**：棋盘上不同位置的战略价值不同，中心位置通常比边缘位置更有优势。评估函数会为中心区域的落子给予额外加分。
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- **威胁检测 (Threat Detection)**：优先搜索能够直接形成制胜威胁的棋步，如“连五”或“活四”，从而快速响应对手的进攻或抓住制胜机会。
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- **双向延伸评估**：评估一个棋子在特定方向上是否有足够的空间形成连续棋型，避免在被封堵的位置浪费棋步。
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## 📂 代码结构
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- `五子棋.c` - 主程序入口，负责初始化和模式选择
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- `gobang.c` - 核心游戏逻辑，包括棋盘操作、胜负判断、AI算法等
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- `gobang.h` - `gobang.c` 的头文件，定义核心数据结构和函数原型
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||||
- `game_mode.c` - 各种游戏模式的实现，如人机对战、双人对战和复盘模式
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||||
- `game_mode.h` - `game_mode.c` 的头文件，定义游戏模式相关函数原型
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## ? 代码结构
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- `五子棋.c` - 主程序入口，负责初始化和模式选择
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- `gobang.c` - 核心游戏逻辑，包括棋盘操作、胜负判断、AI算法等
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- `gobang.h` - `gobang.c` 的头文件，定义核心数据结构和函数原型
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- `game_mode.c` - 各种游戏模式的实现，如人机对战、双人对战和复盘模式
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- `game_mode.h` - `game_mode.c` 的头文件，定义游戏模式相关函数原型
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## 📜 许可证
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## ? 许可证
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该项目采用 [MIT 许可证](https://opensource.org/licenses/MIT)进行授权。
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该项目采用 [MIT 许可证](https://opensource.org/licenses/MIT)进行授权。
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简单来说，你可以自由地使用、复制、修改、合并、出版、分发、再授权和/或销售本软件的副本，只需在你的项目中包含原始的版权和许可声明即可。
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简单来说，你可以自由地使用、复制、修改、合并、出版、分发、再授权和/或销售本软件的副本，只需在你的项目中包含原始的版权和许可声明即可。
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## 🙋 反馈与贡献
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## ? 反馈与贡献
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我们非常欢迎任何形式的反馈和贡献！如果你发现了Bug、有功能建议，或者希望改进代码，请随时通过以下方式参与：
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我们非常欢迎任何形式的反馈和贡献！如果你发现了Bug、有功能建议，或者希望改进代码，请随时通过以下方式参与：
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- **提交 Issue**：如果你遇到问题或有新的想法，请在 [GitHub Issues](https://github.com/LHY0125/Gobang-Game/issues) 页面提交详细描述。
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- **发起 Pull Request**：如果你对代码进行了改进，欢迎提交 Pull Request。请确保你的代码风格与项目保持一致，并附上清晰的改动说明。
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- **提交 Issue**：如果你遇到问题或有新的想法，请在 [GitHub Issues](https://github.com/LHY0125/Gobang-Game/issues) 页面提交详细描述。
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- **发起 Pull Request**：如果你对代码进行了改进，欢迎提交 Pull Request。请确保你的代码风格与项目保持一致，并附上清晰的改动说明。
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你的每一次贡献都将使这个项目变得更好！
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你的每一次贡献都将使这个项目变得更好！
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## 🚀 未来计划
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## ? 未来计划
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为了让这个项目变得更完善，我们计划在未来实现以下功能：
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为了让这个项目变得更完善，我们计划在未来实现以下功能：
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- [ ] **图形用户界面 (GUI)**：使用 `SDL2` 或 `Qt` 等库，将当前的终端界面升级为图形化界面，提升用户体验。
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||||
- [ ] **网络对战功能**：增加一个在线对战模式，允许两名玩家通过网络进行对战。
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||||
- [ ] **棋谱库集成**：引入开局库，使AI在游戏初期能够选择更优的开局走法。
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||||
- [ ] **代码重构与优化**：持续优化现有代码，提高模块化程度和运行效率，并实现完全的跨平台兼容性。
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||||
- [ ] **图形用户界面 (GUI)**：使用 `SDL2` 或 `Qt` 等库，将当前的终端界面升级为图形化界面，提升用户体验。
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- [ ] **网络对战功能**：增加一个在线对战模式，允许两名玩家通过网络进行对战。
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- [ ] **棋谱库集成**：引入开局库，使AI在游戏初期能够选择更优的开局走法。
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- [ ] **代码重构与优化**：持续优化现有代码，提高模块化程度和运行效率，并实现完全的跨平台兼容性。
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@@ -0,0 +1,325 @@
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#include "ai.h"
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#include <stdio.h>
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#include <stdlib.h>
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#include <stdbool.h>
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||||
extern int BOARD_SIZE;
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extern int board[MAX_BOARD_SIZE][MAX_BOARD_SIZE];
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extern int step_count;
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extern const int direction[4][2];
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||||
extern Step steps[MAX_STEPS];
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||||
/**
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||||
* @brief 评估特定位置对当前玩家的战略价值。
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||||
* 此函数通过模拟在该位置落子，然后分析形成的棋型来为该位置打分。
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||||
* 分数越高，代表该位置对指定玩家越有利。
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||||
* @param x 要评估的行坐标 (0-based)。
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||||
* @param y 要评估的列坐标 (0-based)。
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||||
* @param player 玩家标识 (PLAYER 或 AI)，代表为哪一方进行评估。
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||||
* @return int 返回该位置的综合评估分数。
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||||
* @note 评分系统设计：
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||||
* - 核心思想是为不同的棋型赋予不同的权重，棋型越接近胜利，权重越高。
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||||
* - “活”棋型（两端无阻挡）比“眠”棋型（一端有阻挡）或“死”棋型（两端被阻挡）得分高得多，
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||||
* 因为它们有更大的发展潜力。
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||||
* - 评分标准 (仅为示例，可调整以优化AI行为):
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||||
* - 连五: 1,000,000 (胜利)
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||||
* - 活四: 100,000 (下一步胜利)
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||||
* - 冲四: 10,000 (下一步可能胜利)
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||||
* - 活三: 5,000 (潜力巨大)
|
||||
* - 眠三: 1,000
|
||||
* - 活二: 500
|
||||
* - 眠二: 100
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||||
* - 其他: 更低的分数
|
||||
* - 位置奖励：棋盘中心区域通常具有更高的战略价值，因此会给予额外加分，鼓励AI占据中心。
|
||||
*/
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||||
int evaluate_pos(int x, int y, int player)
|
||||
{
|
||||
// 保存原始值用于还原
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||||
int original = board[x][y];
|
||||
// 模拟在该位置落子
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||||
board[x][y] = player;
|
||||
|
||||
int total_score = 0; // 总分
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||||
int line_scores[4] = {0}; // 四个方向的得分
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||||
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||||
// 遍历四个方向进行评估
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||||
for (int i = 0; i < 4; i++)
|
||||
{
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||||
int dx = direction[i][0], dy = direction[i][1];
|
||||
// 获取当前方向上的棋型信息
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||||
DirInfo info = count_specific_direction(x, y, dx, dy, player);
|
||||
|
||||
// 直接形成五连珠为必胜
|
||||
if (info.continuous_chess >= 5)
|
||||
{
|
||||
board[x][y] = original; // 还原棋盘
|
||||
return 1000000; // 返回最大分
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 根据连续棋子数评分
|
||||
switch (info.continuous_chess)
|
||||
{
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||||
case 4: // 四连珠
|
||||
if (info.check_start && info.check_end) // 活四(两端开放)
|
||||
line_scores[i] = 100000;
|
||||
else if (info.check_start || info.check_end) // 冲四(一端开放)
|
||||
line_scores[i] = 10000;
|
||||
else // 死四(两端封闭)
|
||||
line_scores[i] = 500;
|
||||
break;
|
||||
|
||||
case 3: // 三连珠
|
||||
if (info.check_start && info.check_end) // 活三
|
||||
line_scores[i] = 5000;
|
||||
else if (info.check_start || info.check_end) // 眠三
|
||||
line_scores[i] = 1000;
|
||||
else // 死三
|
||||
line_scores[i] = 50;
|
||||
break;
|
||||
|
||||
case 2: // 二连珠
|
||||
if (info.check_start && info.check_end) // 活二
|
||||
line_scores[i] = 500;
|
||||
else if (info.check_start || info.check_end) // 眠二
|
||||
line_scores[i] = 100;
|
||||
else // 死二
|
||||
line_scores[i] = 10;
|
||||
break;
|
||||
|
||||
case 1: // 单子
|
||||
if (info.check_start && info.check_end) // 开放位置
|
||||
line_scores[i] = 50;
|
||||
else if (info.check_start || info.check_end) // 半开放位置
|
||||
line_scores[i] = 10;
|
||||
else // 封闭位置
|
||||
line_scores[i] = 1;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 计算总分（最高方向分+其他方向分加权）
|
||||
int max_score = 0;
|
||||
int sum_score = 0;
|
||||
for (int i = 0; i < 4; i++)
|
||||
{
|
||||
if (line_scores[i] > max_score)
|
||||
max_score = line_scores[i];
|
||||
sum_score += line_scores[i];
|
||||
}
|
||||
total_score = max_score * 10 + sum_score; // 主方向权重更高
|
||||
|
||||
// 位置奖励：越靠近中心分数越高
|
||||
int center_x = BOARD_SIZE / 2;
|
||||
int center_y = BOARD_SIZE / 2;
|
||||
int distance = abs(x - center_x) + abs(y - center_y); // 曼哈顿距离
|
||||
int position_bonus = 50 * (BOARD_SIZE - distance); // 距离中心越近奖励越高
|
||||
|
||||
board[x][y] = original; // 还原棋盘状态
|
||||
return total_score + position_bonus; // 返回总评估分
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 使用带α-β剪枝的深度优先搜索（Minimax算法）来寻找最佳落子点。
|
||||
* 该函数递归地探索未来的几步棋，评估不同选择的优劣，并选择最优策略。
|
||||
* @param x 上一步落子的行坐标。
|
||||
* @param y 上一步落子的列坐标。
|
||||
* @param player 当前轮到的玩家 (PLAYER 或 AI)。
|
||||
* @param depth 剩余的搜索深度。深度越大，AI看得越远，但计算量也越大。
|
||||
* @param alpha α值，极大化玩家（AI）当前能确保的最好结果（下界）。
|
||||
* @param beta β值，极小化玩家（对手）当前能确保的最好结果（上界）。
|
||||
* @param is_maximizing 布尔值，true表示当前是极大化玩家（AI）的回合，false表示是极小化玩家（对手）的回合。
|
||||
* @return int 返回在当前分支下的最佳评估分数。
|
||||
* @note 算法核心思想:
|
||||
* 1. **递归终止条件**: 当游戏出现胜负、平局，或达到预设的搜索深度时，停止递归，并返回当前局面的静态评估分数。
|
||||
* 2. **极大化玩家 (AI)**: 尝试所有可能的落子，并选择能使其得分最大化的那一步。此过程中，会不断更新alpha值。
|
||||
* 3. **极小化玩家 (对手)**: 模拟对手的走法，并假设对手会选择能使AI得分最小化的那一步。此过程中，会不断更新beta值。
|
||||
* 4. **α-β剪枝**: 这是对Minimax算法的关键优化。
|
||||
* - **α剪枝**: 在极小化玩家的回合中，如果发现一个走法得到的分数比alpha还低，那么这个分支可以被剪掉，
|
||||
* 因为极大化玩家绝不会选择进入这个分支（他有更好的选择）。(if beta <= alpha)
|
||||
* - **β剪枝**: 在极大化玩家的回ah合中，如果发现一个走法得到的分数比beta还高，那么这个分支也可以被剪掉，
|
||||
* 因为极小化玩家绝不会让游戏进入这个分支（他有更好的选择来阻止）。(if beta <= alpha)
|
||||
* 通过剪枝，可以避免对大量无效分支的搜索，极大地提高了AI的决策效率。
|
||||
*/
|
||||
int dfs(int x, int y, int player, int depth, int alpha, int beta, bool is_maximizing)
|
||||
{
|
||||
// 检查当前落子是否获胜
|
||||
if (check_win(x, y, player))
|
||||
{
|
||||
return (player == AI) ? 1000000 + depth : -1000000 - depth;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 达到搜索深度或平局
|
||||
if (depth == 0 || step_count >= BOARD_SIZE * BOARD_SIZE)
|
||||
{
|
||||
return evaluate_pos(x, y, AI) - evaluate_pos(x, y, PLAYER);
|
||||
}
|
||||
|
||||
int best_score = is_maximizing ? -1000000 : 1000000;
|
||||
|
||||
// 遍历所有可能落子位置
|
||||
for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++)
|
||||
{
|
||||
for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++)
|
||||
{
|
||||
if (board[i][j] != EMPTY)
|
||||
continue;
|
||||
|
||||
// 模拟当前玩家落子
|
||||
board[i][j] = player;
|
||||
step_count++;
|
||||
|
||||
// 递归搜索(切换玩家和搜索深度)
|
||||
int current_score = dfs(i, j, (player == AI) ? PLAYER : AI, depth - 1, alpha, beta, !is_maximizing);
|
||||
|
||||
// 撤销落子
|
||||
board[i][j] = EMPTY;
|
||||
step_count--;
|
||||
|
||||
// 极大值玩家(AI)逻辑
|
||||
if (is_maximizing)
|
||||
{
|
||||
best_score = (current_score > best_score) ? current_score : best_score;
|
||||
alpha = (best_score > alpha) ? best_score : alpha;
|
||||
// α剪枝
|
||||
if (beta <= alpha)
|
||||
{
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 极小值玩家(人类)逻辑
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
best_score = (current_score < best_score) ? current_score : best_score;
|
||||
beta = (best_score < beta) ? best_score : beta;
|
||||
// β剪枝
|
||||
if (beta <= alpha)
|
||||
{
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if ((is_maximizing && best_score >= beta) || (!is_maximizing && best_score <= alpha))
|
||||
{
|
||||
break; // 提前退出外层循环
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return best_score;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief AI决策主函数，使用评估函数和搜索算法选择最佳落子位置
|
||||
* @note 采用两阶段决策逻辑：
|
||||
* 1. 防御阶段：检查并阻止玩家即将获胜的位置（活四、冲四、活三）
|
||||
* 2. 进攻阶段：若无紧急防御需求，使用DFS评估选择最佳进攻位置
|
||||
* @note 实现细节：
|
||||
* - 优先处理玩家活四、冲四等危险局面
|
||||
* - 步数>10时缩小搜索范围到已有棋子附近2格
|
||||
* - 使用中心位置优先策略
|
||||
*/
|
||||
void ai_move(int depth)
|
||||
{
|
||||
// 1. 首先检查是否需要阻止玩家的四子连棋或三子活棋
|
||||
for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++)
|
||||
{
|
||||
for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++)
|
||||
{
|
||||
if (board[i][j] != EMPTY)
|
||||
continue;
|
||||
|
||||
// 模拟玩家在此位置落子
|
||||
board[i][j] = PLAYER;
|
||||
bool need_block = false;
|
||||
|
||||
// 检查四个方向
|
||||
for (int k = 0; k < 4; k++)
|
||||
{
|
||||
DirInfo info = count_specific_direction(i, j, direction[k][0], direction[k][1], PLAYER);
|
||||
|
||||
// 如果玩家能形成四子连棋且至少一端开放
|
||||
if (info.continuous_chess >= 4 && (info.check_start || info.check_end))
|
||||
{
|
||||
need_block = true;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 如果玩家能形成三子活棋且两端开放
|
||||
if (info.continuous_chess == 3 && info.check_start && info.check_end)
|
||||
{
|
||||
need_block = true;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
board[i][j] = EMPTY; // 恢复棋盘
|
||||
|
||||
if (need_block)
|
||||
{
|
||||
// 必须在此位置落子阻止
|
||||
board[i][j] = AI;
|
||||
steps[step_count++] = (Step){AI, i, j};
|
||||
printf("AI落子(%d, %d)\n", i + 1, j + 1);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 如果没有需要立即阻止的情况，则正常评估
|
||||
int best_score = -1000000;
|
||||
int best_x = -1, best_y = -1;
|
||||
|
||||
// 遍历棋盘所有空位
|
||||
for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++)
|
||||
{
|
||||
for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++)
|
||||
{
|
||||
if (board[i][j] != EMPTY)
|
||||
continue;
|
||||
|
||||
// 只考虑已有棋子附近(2格范围内)
|
||||
bool has_nearby_stone = false;
|
||||
for (int di = -2; di <= 2; di++)
|
||||
{
|
||||
for (int dj = -2; dj <= 2; dj++)
|
||||
{
|
||||
int ni = i + di;
|
||||
int nj = j + dj;
|
||||
if (ni >= 0 && ni < BOARD_SIZE &&
|
||||
nj >= 0 && nj < BOARD_SIZE)
|
||||
{
|
||||
if (board[ni][nj] != EMPTY)
|
||||
{
|
||||
has_nearby_stone = true;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if (has_nearby_stone)
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
if (!has_nearby_stone && step_count > 10)
|
||||
continue;
|
||||
|
||||
// 模拟AI落子
|
||||
board[i][j] = AI;
|
||||
int current_score = dfs(i, j, PLAYER, depth, -1000000, 1000000, false);
|
||||
board[i][j] = EMPTY;
|
||||
|
||||
// 更新最佳位置
|
||||
if (current_score > best_score)
|
||||
{
|
||||
best_score = current_score;
|
||||
best_x = i;
|
||||
best_y = j;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 执行最佳落子
|
||||
if (best_x != -1 && best_y != -1)
|
||||
{
|
||||
board[best_x][best_y] = AI;
|
||||
steps[step_count++] = (Step){AI, best_x, best_y};
|
||||
printf("AI落子(%d, %d)\n", best_x + 1, best_y + 1);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,34 @@
|
||||
#ifndef AI_H
|
||||
#define AI_H
|
||||
|
||||
#include "gobang.h"
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 评估特定位置对当前玩家的价值
|
||||
* @param x 行坐标(0-base)
|
||||
* @param y 列坐标(0-base)
|
||||
* @param player 玩家标识(PLAYER/AI)
|
||||
* @return int 位置评估分数(越高越好)
|
||||
*/
|
||||
int evaluate_pos(int x, int y, int player);
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 带α-β剪枝的深度优先搜索(极小极大算法)
|
||||
* @param x 当前行坐标
|
||||
* @param y 当前列坐标
|
||||
* @param player 当前玩家
|
||||
* @param depth 搜索深度
|
||||
* @param alpha α值(当前最大值)
|
||||
* @param beta β值(当前最小值)
|
||||
* @param is_maximizing 是否为极大化玩家
|
||||
* @return int 最佳评估分数
|
||||
*/
|
||||
int dfs(int x, int y, int player, int depth, int alpha, int beta, bool is_maximizing);
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief AI落子决策函数
|
||||
* 使用评估函数和搜索算法选择最佳落子位置
|
||||
*/
|
||||
void ai_move(int depth);
|
||||
|
||||
#endif // AI_H
|
||||
+99
-66
@@ -1,4 +1,6 @@
|
||||
#include "game_mode.h"
|
||||
#include "gobang.h"
|
||||
#include "ai.h"
|
||||
#include <stdio.h>
|
||||
#include <time.h>
|
||||
#include <stdlib.h>
|
||||
@@ -52,43 +54,12 @@ int get_integer_input(const char *prompt, int min, int max)
|
||||
* @return true
|
||||
* @return false
|
||||
*/
|
||||
bool handle_player_turn(int current_player)
|
||||
bool parse_player_input(int *x, int *y)
|
||||
{
|
||||
int x, y;
|
||||
char input[10];
|
||||
time_t start_time, end_time;
|
||||
if (use_timer)
|
||||
{
|
||||
time(&start_time);
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (current_player == 1)
|
||||
{
|
||||
printf("\n玩家, 请输入落子坐标(行 列，1~%d)，或输入R/r悔棋:", BOARD_SIZE);
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
printf("\n玩家%d, 请输入落子坐标(行 列，1~%d)，或输入R/r悔棋:", current_player, BOARD_SIZE);
|
||||
}
|
||||
|
||||
while (1)
|
||||
{
|
||||
if (use_timer)
|
||||
{
|
||||
time(&end_time);
|
||||
if (difftime(end_time, start_time) > time_limit)
|
||||
{
|
||||
if (current_player == 1)
|
||||
{
|
||||
printf("\n玩家超时, 对方获胜！\n");
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
printf("\n玩家%d超时, 对方获胜！\n", current_player);
|
||||
}
|
||||
return false; // 超时，返回false表示回合失败
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if (_kbhit())
|
||||
{
|
||||
scanf("%s", input);
|
||||
@@ -97,36 +68,103 @@ bool handle_player_turn(int current_player)
|
||||
Sleep(100); // a small delay to prevent high CPU usage
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (input[0] == 'r' || input[0] == 'R')
|
||||
if (sscanf(input, "%d", x) == 1)
|
||||
{
|
||||
int steps_to_undo;
|
||||
printf("请输入要悔棋的步数(AI会同样悔棋): ");
|
||||
steps_to_undo = get_integer_input("", 1, step_count / 2);
|
||||
int effective_steps = (current_player == PLAYER) ? steps_to_undo * 2 : steps_to_undo;
|
||||
if (return_move(effective_steps))
|
||||
// Successfully parsed the first number, now parse the second
|
||||
if (scanf("%d", y) != 1)
|
||||
{
|
||||
printf("成功悔棋 %d 步！\n", steps_to_undo);
|
||||
print_board();
|
||||
// Check for special commands if second number is not available
|
||||
if (*x == INPUT_UNDO)
|
||||
{
|
||||
int steps_to_undo;
|
||||
printf("请输入要悔棋的步数(双方各退一步): ");
|
||||
steps_to_undo = get_integer_input("", 1, step_count / 2);
|
||||
if (return_move(steps_to_undo * 2))
|
||||
{
|
||||
printf("成功悔棋，双方各退 %d 步！\n", steps_to_undo);
|
||||
print_board();
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
printf("无法悔棋！\n");
|
||||
}
|
||||
return false; // Special command
|
||||
}
|
||||
else if (*x == INPUT_SAVE)
|
||||
{
|
||||
// ... handle save ...
|
||||
return false; // Special command
|
||||
}
|
||||
else if (*x == INPUT_EXIT)
|
||||
{
|
||||
// ... handle exit ...
|
||||
return false; // Special command
|
||||
}
|
||||
printf("无效输入，请输入两个数字坐标。");
|
||||
while (getchar() != '\n')
|
||||
;
|
||||
return false; // Invalid input
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
// sscanf failed, check for 'r' or 'R'
|
||||
if (input[0] == 'r' || input[0] == 'R')
|
||||
{
|
||||
int steps_to_undo;
|
||||
printf("请输入要悔棋的步数(双方各退一步): ");
|
||||
steps_to_undo = get_integer_input("", 1, step_count / 2);
|
||||
if (return_move(steps_to_undo * 2))
|
||||
{
|
||||
printf("成功悔棋，双方各退 %d 步！\n", steps_to_undo);
|
||||
print_board();
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
printf("无法悔棋！\n");
|
||||
}
|
||||
return false; // Special command
|
||||
}
|
||||
printf("无效输入，请输入数字坐标或'r'悔棋。");
|
||||
return false; // Invalid input
|
||||
}
|
||||
return true; // Valid coordinates
|
||||
}
|
||||
|
||||
bool handle_player_turn(int current_player)
|
||||
{
|
||||
int x, y;
|
||||
time_t start_time, end_time;
|
||||
if (use_timer)
|
||||
{
|
||||
time(&start_time);
|
||||
}
|
||||
|
||||
printf("\n玩家%d, 请输入落子坐标(行 列，1~%d)，或输入R/r悔棋:", current_player, BOARD_SIZE);
|
||||
|
||||
while (1)
|
||||
{
|
||||
if (use_timer)
|
||||
{
|
||||
time(&end_time);
|
||||
if (difftime(end_time, start_time) > time_limit)
|
||||
{
|
||||
printf("\n玩家%d超时, 对方获胜！\n", current_player);
|
||||
return false; // Timeout
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (parse_player_input(&x, &y))
|
||||
{
|
||||
break; // Valid input received
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
printf("无法悔棋！\n");
|
||||
// Special command or invalid input handled, just continue the loop
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
return true; // 悔棋操作后，回合算作成功，但不进行落子
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (sscanf(input, "%d", &x) != 1)
|
||||
{
|
||||
printf("无效输入，请输入数字坐标。");
|
||||
return true; // 输入无效，但回合继续
|
||||
}
|
||||
if (scanf("%d", &y) != 1)
|
||||
{
|
||||
printf("无效输入，请输入数字坐标。");
|
||||
while (getchar() != '\n')
|
||||
;
|
||||
return true; // 输入无效，但回合继续
|
||||
}
|
||||
x--;
|
||||
y--;
|
||||
|
||||
@@ -139,14 +177,7 @@ bool handle_player_turn(int current_player)
|
||||
|
||||
if (check_win(x, y, current_player))
|
||||
{
|
||||
if (current_player == 1)
|
||||
{
|
||||
printf("\n玩家获胜！\n");
|
||||
}
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
printf("\n玩家%d获胜！\n", current_player);
|
||||
}
|
||||
printf("\n玩家%d获胜！\n", current_player);
|
||||
return false; // 游戏结束
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -242,7 +273,7 @@ void run_pvp_game()
|
||||
// 双人对战模式
|
||||
setup_board_size();
|
||||
empty_board();
|
||||
int current_player = determine_first_player(PLAYER3, PLAYER4);
|
||||
int current_player = determine_first_player(PLAYER1, PLAYER2);
|
||||
print_board();
|
||||
|
||||
while (1)
|
||||
@@ -261,7 +292,7 @@ void run_pvp_game()
|
||||
|
||||
if (step_count > old_step_count)
|
||||
{
|
||||
current_player = (current_player == PLAYER3) ? PLAYER4 : PLAYER3;
|
||||
current_player = (current_player == PLAYER1) ? PLAYER2 : PLAYER1;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
printf("===== 游戏结束 =====\n");
|
||||
@@ -321,7 +352,8 @@ void run_review_mode()
|
||||
printf("请输入完整文件名: ");
|
||||
scanf("%s", filename);
|
||||
int c;
|
||||
while ((c = getchar()) != '\n' && c != EOF);
|
||||
while ((c = getchar()) != '\n' && c != EOF)
|
||||
;
|
||||
|
||||
int possible_choice = atoi(filename);
|
||||
if (possible_choice > 0 && possible_choice <= file_count)
|
||||
@@ -335,7 +367,8 @@ void run_review_mode()
|
||||
printf("未找到任何复盘文件，请输入复盘文件地址: ");
|
||||
scanf("%s", filename);
|
||||
int c;
|
||||
while ((c = getchar()) != '\n' && c != EOF);
|
||||
while ((c = getchar()) != '\n' && c != EOF)
|
||||
;
|
||||
}
|
||||
|
||||
int game_mode = load_game_from_file(filename);
|
||||
|
||||
+17
-4
@@ -3,7 +3,7 @@
|
||||
* @author 刘航宇(3364451258@qq.com、15236416560@163.com、lhy3364451258@outlook.com)
|
||||
* @brief 五子棋游戏框架头文件
|
||||
* @version 3.0
|
||||
* @date 2025-06-26
|
||||
* @date 2025-06-30
|
||||
*
|
||||
* @copyright Copyright (c) 2025
|
||||
*
|
||||
@@ -18,6 +18,11 @@
|
||||
|
||||
#include "gobang.h"
|
||||
|
||||
// 特殊输入命令
|
||||
#define INPUT_UNDO -1
|
||||
#define INPUT_SAVE -2
|
||||
#define INPUT_EXIT -3
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 从用户获取整数输入
|
||||
*
|
||||
@@ -31,9 +36,17 @@ int get_integer_input(const char *prompt, int min, int max);
|
||||
/**
|
||||
* @brief 处理玩家回合
|
||||
*
|
||||
* @param current_player
|
||||
* @return true
|
||||
* @return false
|
||||
* @param x 玩家输入的横坐标
|
||||
* @param y 玩家输入的纵坐标
|
||||
* @return true 输入有效
|
||||
* @return false 输入无效
|
||||
*/
|
||||
bool parse_player_input(int *x, int *y);
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 处理AI回合
|
||||
*
|
||||
* @param current_player 当前玩家
|
||||
*/
|
||||
bool handle_player_turn(int current_player);
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1,14 +1,16 @@
|
||||
#include "gobang.h"
|
||||
#include "game_mode.h"
|
||||
#include "ai.h"
|
||||
#include <stdio.h>
|
||||
#include <sys/stat.h>
|
||||
#include <time.h>
|
||||
|
||||
// 全局变量定义
|
||||
int BOARD_SIZE = 15; // 实际使用的棋盘尺寸(默认15)
|
||||
int board[MAX_BOARD_SIZE][MAX_BOARD_SIZE] = {0}; // 棋盘状态存储数组(默认棋盘全空为0)
|
||||
const int direction[4][2] = {{1, 0}, {0, 1}, {1, 1}, {1, -1}}; // 四个方向：向下、向右、右下、左下
|
||||
int BOARD_SIZE = 15; // 实际使用的棋盘尺寸(默认15)
|
||||
int board[MAX_BOARD_SIZE][MAX_BOARD_SIZE] = {0}; // 棋盘状态存储数组(默认棋盘全空为0)
|
||||
|
||||
Step steps[MAX_STEPS]; // 存储所有落子步骤的数组
|
||||
const int direction[4][2] = {{1, 0}, {0, 1}, {1, 1}, {1, -1}}; // 四个方向：向下、向右、右下、左下
|
||||
int step_count = 0; // 当前步数计数器
|
||||
bool use_forbidden_moves = false; // 默认不启用禁手规则
|
||||
int use_timer = 0; // 默认不启用计时器
|
||||
@@ -144,7 +146,7 @@ bool is_forbidden_move(int x, int y, int player)
|
||||
{
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
if (player != PLAYER && player != PLAYER3)
|
||||
if (player != PLAYER && player != PLAYER1)
|
||||
{
|
||||
return false;
|
||||
}
|
||||
@@ -269,306 +271,6 @@ bool check_win(int x, int y, int player)
|
||||
return false; // 四个方向都没有五连珠
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 评估特定位置对当前玩家的战略价值
|
||||
* @param x 行坐标(0-base)
|
||||
* @param y 列坐标(0-base)
|
||||
* @param player 玩家标识(PLAYER/AI)
|
||||
* @return int 综合评估分数(越高表示位置越好)
|
||||
* @note 评分标准:
|
||||
* - 活四:100000 冲四:10000 死四:500
|
||||
* - 活三:5000 眠三:1000 死三:50
|
||||
* - 活二:500 眠二:100 死二:10
|
||||
* - 单子:50(开放)/10(半开放)/1(封闭)
|
||||
* - 中心位置有额外加成
|
||||
*/
|
||||
int evaluate_pos(int x, int y, int player)
|
||||
{
|
||||
// 保存原始值用于还原
|
||||
int original = board[x][y];
|
||||
// 模拟在该位置落子
|
||||
board[x][y] = player;
|
||||
|
||||
int total_score = 0; // 总分
|
||||
int line_scores[4] = {0}; // 四个方向的得分
|
||||
|
||||
// 遍历四个方向进行评估
|
||||
for (int i = 0; i < 4; i++)
|
||||
{
|
||||
int dx = direction[i][0], dy = direction[i][1];
|
||||
// 获取当前方向上的棋型信息
|
||||
DirInfo info = count_specific_direction(x, y, dx, dy, player);
|
||||
|
||||
// 直接形成五连珠为必胜
|
||||
if (info.continuous_chess >= 5)
|
||||
{
|
||||
board[x][y] = original; // 还原棋盘
|
||||
return 1000000; // 返回最大分
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 根据连续棋子数评分
|
||||
switch (info.continuous_chess)
|
||||
{
|
||||
case 4: // 四连珠
|
||||
if (info.check_start && info.check_end) // 活四(两端开放)
|
||||
line_scores[i] = 100000;
|
||||
else if (info.check_start || info.check_end) // 冲四(一端开放)
|
||||
line_scores[i] = 10000;
|
||||
else // 死四(两端封闭)
|
||||
line_scores[i] = 500;
|
||||
break;
|
||||
|
||||
case 3: // 三连珠
|
||||
if (info.check_start && info.check_end) // 活三
|
||||
line_scores[i] = 5000;
|
||||
else if (info.check_start || info.check_end) // 眠三
|
||||
line_scores[i] = 1000;
|
||||
else // 死三
|
||||
line_scores[i] = 50;
|
||||
break;
|
||||
|
||||
case 2: // 二连珠
|
||||
if (info.check_start && info.check_end) // 活二
|
||||
line_scores[i] = 500;
|
||||
else if (info.check_start || info.check_end) // 眠二
|
||||
line_scores[i] = 100;
|
||||
else // 死二
|
||||
line_scores[i] = 10;
|
||||
break;
|
||||
|
||||
case 1: // 单子
|
||||
if (info.check_start && info.check_end) // 开放位置
|
||||
line_scores[i] = 50;
|
||||
else if (info.check_start || info.check_end) // 半开放位置
|
||||
line_scores[i] = 10;
|
||||
else // 封闭位置
|
||||
line_scores[i] = 1;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 计算总分（最高方向分+其他方向分加权）
|
||||
int max_score = 0;
|
||||
int sum_score = 0;
|
||||
for (int i = 0; i < 4; i++)
|
||||
{
|
||||
if (line_scores[i] > max_score)
|
||||
max_score = line_scores[i];
|
||||
sum_score += line_scores[i];
|
||||
}
|
||||
total_score = max_score * 10 + sum_score; // 主方向权重更高
|
||||
|
||||
// 位置奖励：越靠近中心分数越高
|
||||
int center_x = BOARD_SIZE / 2;
|
||||
int center_y = BOARD_SIZE / 2;
|
||||
int distance = abs(x - center_x) + abs(y - center_y); // 曼哈顿距离
|
||||
int position_bonus = 50 * (BOARD_SIZE - distance); // 距离中心越近奖励越高
|
||||
|
||||
board[x][y] = original; // 还原棋盘状态
|
||||
return total_score + position_bonus; // 返回总评估分
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 带α-β剪枝的深度优先搜索(极小极大算法实现)
|
||||
* @param x 当前行坐标
|
||||
* @param y 当前列坐标
|
||||
* @param player 当前玩家
|
||||
* @param depth 剩余搜索深度
|
||||
* @param alpha α值(当前最大值)
|
||||
* @param beta β值(当前最小值)
|
||||
* @param is_maximizing 是否为极大化玩家(AI)
|
||||
* @return int 最佳评估分数
|
||||
* @note 算法流程:
|
||||
* 1. 检查是否获胜或达到搜索深度
|
||||
* 2. 遍历所有可能落子位置
|
||||
* 3. 递归评估每个位置的分数
|
||||
* 4. 根据is_maximizing选择最大/最小值
|
||||
* 5. 使用α-β剪枝优化搜索过程
|
||||
*/
|
||||
int dfs(int x, int y, int player, int depth, int alpha, int beta, bool is_maximizing)
|
||||
{
|
||||
// 检查当前落子是否获胜
|
||||
if (check_win(x, y, player))
|
||||
{
|
||||
return (player == AI) ? 1000000 + depth : -1000000 - depth;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 达到搜索深度或平局
|
||||
if (depth == 0 || step_count >= BOARD_SIZE * BOARD_SIZE)
|
||||
{
|
||||
return evaluate_pos(x, y, AI) - evaluate_pos(x, y, PLAYER);
|
||||
}
|
||||
|
||||
int best_score = is_maximizing ? -1000000 : 1000000;
|
||||
|
||||
// 遍历所有可能落子位置
|
||||
for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++)
|
||||
{
|
||||
for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++)
|
||||
{
|
||||
if (board[i][j] != EMPTY)
|
||||
continue;
|
||||
|
||||
// 模拟当前玩家落子
|
||||
board[i][j] = player;
|
||||
step_count++;
|
||||
|
||||
// 递归搜索(切换玩家和搜索深度)
|
||||
int current_score = dfs(i, j, (player == AI) ? PLAYER : AI, depth - 1, alpha, beta, !is_maximizing);
|
||||
|
||||
// 撤销落子
|
||||
board[i][j] = EMPTY;
|
||||
step_count--;
|
||||
|
||||
// 极大值玩家(AI)逻辑
|
||||
if (is_maximizing)
|
||||
{
|
||||
best_score = (current_score > best_score) ? current_score : best_score;
|
||||
alpha = (best_score > alpha) ? best_score : alpha;
|
||||
// α剪枝
|
||||
if (beta <= alpha)
|
||||
{
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
// 极小值玩家(人类)逻辑
|
||||
else
|
||||
{
|
||||
best_score = (current_score < best_score) ? current_score : best_score;
|
||||
beta = (best_score < beta) ? best_score : beta;
|
||||
// β剪枝
|
||||
if (beta <= alpha)
|
||||
{
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if ((is_maximizing && best_score >= beta) || (!is_maximizing && best_score <= alpha))
|
||||
{
|
||||
break; // 提前退出外层循环
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return best_score;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief AI决策主函数，使用评估函数和搜索算法选择最佳落子位置
|
||||
* @note 采用两阶段决策逻辑：
|
||||
* 1. 防御阶段：检查并阻止玩家即将获胜的位置（活四、冲四、活三）
|
||||
* 2. 进攻阶段：若无紧急防御需求，使用DFS评估选择最佳进攻位置
|
||||
* @note 实现细节：
|
||||
* - 优先处理玩家活四、冲四等危险局面
|
||||
* - 步数>10时缩小搜索范围到已有棋子附近2格
|
||||
* - 使用中心位置优先策略
|
||||
*/
|
||||
void ai_move(int depth)
|
||||
{
|
||||
// 1. 首先检查是否需要阻止玩家的四子连棋或三子活棋
|
||||
for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++)
|
||||
{
|
||||
for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++)
|
||||
{
|
||||
if (board[i][j] != EMPTY)
|
||||
continue;
|
||||
|
||||
// 模拟玩家在此位置落子
|
||||
board[i][j] = PLAYER;
|
||||
bool need_block = false;
|
||||
|
||||
// 检查四个方向
|
||||
for (int k = 0; k < 4; k++)
|
||||
{
|
||||
DirInfo info = count_specific_direction(i, j, direction[k][0], direction[k][1], PLAYER);
|
||||
|
||||
// 如果玩家能形成四子连棋且至少一端开放
|
||||
if (info.continuous_chess >= 4 && (info.check_start || info.check_end))
|
||||
{
|
||||
need_block = true;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 如果玩家能形成三子活棋且两端开放
|
||||
if (info.continuous_chess == 3 && info.check_start && info.check_end)
|
||||
{
|
||||
need_block = true;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
board[i][j] = EMPTY; // 恢复棋盘
|
||||
|
||||
if (need_block)
|
||||
{
|
||||
// 必须在此位置落子阻止
|
||||
board[i][j] = AI;
|
||||
steps[step_count++] = (Step){AI, i, j};
|
||||
printf("AI落子(%d, %d)\n", i + 1, j + 1);
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 2. 如果没有需要立即阻止的情况，则正常评估
|
||||
int best_score = -1000000;
|
||||
int best_x = -1, best_y = -1;
|
||||
|
||||
// 遍历棋盘所有空位
|
||||
for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++)
|
||||
{
|
||||
for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++)
|
||||
{
|
||||
if (board[i][j] != EMPTY)
|
||||
continue;
|
||||
|
||||
// 只考虑已有棋子附近(2格范围内)
|
||||
bool has_nearby_stone = false;
|
||||
for (int di = -2; di <= 2; di++)
|
||||
{
|
||||
for (int dj = -2; dj <= 2; dj++)
|
||||
{
|
||||
int ni = i + di;
|
||||
int nj = j + dj;
|
||||
if (ni >= 0 && ni < BOARD_SIZE &&
|
||||
nj >= 0 && nj < BOARD_SIZE)
|
||||
{
|
||||
if (board[ni][nj] != EMPTY)
|
||||
{
|
||||
has_nearby_stone = true;
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if (has_nearby_stone)
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
if (!has_nearby_stone && step_count > 10)
|
||||
continue;
|
||||
|
||||
// 模拟AI落子
|
||||
board[i][j] = AI;
|
||||
int current_score = dfs(i, j, PLAYER, depth, -1000000, 1000000, false);
|
||||
board[i][j] = EMPTY;
|
||||
|
||||
// 更新最佳位置
|
||||
if (current_score > best_score)
|
||||
{
|
||||
best_score = current_score;
|
||||
best_x = i;
|
||||
best_y = j;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 执行最佳落子
|
||||
if (best_x != -1 && best_y != -1)
|
||||
{
|
||||
board[best_x][best_y] = AI;
|
||||
steps[step_count++] = (Step){AI, best_x, best_y};
|
||||
printf("AI落子(%d, %d)\n", best_x + 1, best_y + 1);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 复盘游戏全过程并展示评分
|
||||
* @note 实现流程:
|
||||
@@ -625,7 +327,7 @@ void review_process(int game_mode)
|
||||
printf("\n===== 五子棋双人对战(%dX%d棋盘) =====", BOARD_SIZE, BOARD_SIZE);
|
||||
printf("\n 第%d步/%d步: %s 落子于(%d, %d)\n",
|
||||
i + 1, step_count,
|
||||
(s.player == PLAYER3) ? "玩家1(黑棋)" : "玩家2(白棋)",
|
||||
(s.player == PLAYER1) ? "玩家1(黑棋)" : "玩家2(白棋)",
|
||||
s.x + 1, s.y + 1);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -640,9 +342,9 @@ void review_process(int game_mode)
|
||||
printf("%2d ", row + 1); // 行号
|
||||
for (int col = 0; col < BOARD_SIZE; col++)
|
||||
{
|
||||
if (temp_board[row][col] == PLAYER || temp_board[row][col] == PLAYER3)
|
||||
if (temp_board[row][col] == PLAYER || temp_board[row][col] == PLAYER1)
|
||||
printf("x ");
|
||||
else if (temp_board[row][col] == AI || temp_board[row][col] == PLAYER4)
|
||||
else if (temp_board[row][col] == AI || temp_board[row][col] == PLAYER2)
|
||||
printf("○ ");
|
||||
else
|
||||
printf("· ");
|
||||
@@ -668,7 +370,7 @@ void review_process(int game_mode)
|
||||
// 遍历所有步数，累积每一步的得分
|
||||
for (int i = 0; i < step_count; i++)
|
||||
{
|
||||
if (steps[i].player == PLAYER || steps[i].player == PLAYER3)
|
||||
if (steps[i].player == PLAYER || steps[i].player == PLAYER1)
|
||||
{
|
||||
player1_score += calculate_step_score(steps[i].x, steps[i].y, steps[i].player);
|
||||
}
|
||||
@@ -752,7 +454,7 @@ void handle_save_record(int game_mode)
|
||||
{
|
||||
case 0: // 成功
|
||||
printf("\n游戏记录已成功保存至: %s\n", filename);
|
||||
printf("您可以使用以下命令进行复盘: .\\五子棋.exe -l %s\n", filename);
|
||||
printf("您可以使用以下命令进行复盘: .\\gobang.exe -l %s\n", filename);
|
||||
break;
|
||||
case 1: // 目录创建失败
|
||||
printf("\n游戏记录保存失败: 无法创建 'records' 目录。\n");
|
||||
@@ -789,14 +491,16 @@ bool return_move(int steps_to_undo)
|
||||
|
||||
for (int i = 0; i < steps_to_undo; i++)
|
||||
{
|
||||
step_count--;
|
||||
board[steps[step_count].x][steps[step_count].y] = EMPTY;
|
||||
if (step_count > 0)
|
||||
{
|
||||
step_count--;
|
||||
board[steps[step_count].x][steps[step_count].y] = EMPTY;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 评估玩家在整盘棋局中的表现
|
||||
* @param player 要评估的玩家(PLAYER/AI)
|
||||
|
||||
BIN
Binary file not shown.
@@ -3,7 +3,7 @@
|
||||
* @author 刘航宇(3364451258@qq.com、15236416560@163.com、lhy3364451258@outlook.com)
|
||||
* @brief 五子棋游戏头文件
|
||||
* @version 3.0
|
||||
* @date 2025-06-26
|
||||
* @date 2025-06-30
|
||||
*
|
||||
* @copyright Copyright (c) 2025
|
||||
*
|
||||
@@ -41,8 +41,8 @@
|
||||
*/
|
||||
#define PLAYER 1 // 玩家棋子标识符
|
||||
#define AI 2 // AI棋子标识符
|
||||
#define PLAYER3 3 // 玩家3棋子标识符
|
||||
#define PLAYER4 4 // 玩家4棋子标识符
|
||||
#define PLAYER1 1 // 玩家1棋子标识符
|
||||
#define PLAYER2 2 // 玩家2棋子标识符
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 空位置标识符
|
||||
@@ -63,6 +63,7 @@ extern int step_count; // 当前步数计数器
|
||||
extern bool use_forbidden_moves; // 是否启用禁手规则
|
||||
extern int use_timer; // 是否启用计时器
|
||||
extern int time_limit; // 时间限制（秒）
|
||||
extern const int direction[4][2];
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 落子步骤记录结构体
|
||||
@@ -175,34 +176,6 @@ DirInfo count_specific_direction(int x, int y, int dx, int dy, int player);
|
||||
*/
|
||||
bool check_win(int x, int y, int player);
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 评估特定位置对当前玩家的价值
|
||||
* @param x 行坐标(0-base)
|
||||
* @param y 列坐标(0-base)
|
||||
* @param player 玩家标识(PLAYER/AI)
|
||||
* @return int 位置评估分数(越高越好)
|
||||
*/
|
||||
int evaluate_pos(int x, int y, int player);
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* @brief 带α-β剪枝的深度优先搜索(极小极大算法)
|
||||
* @param x 当前行坐标
|
||||
* @param y 当前列坐标
|
||||
* @param player 当前玩家
|
||||
* @param depth 搜索深度
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* @param alpha α值(当前最大值)
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* @param beta β值(当前最小值)
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||||
* @param is_maximizing 是否为极大化玩家
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||||
* @return int 最佳评估分数
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*/
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int dfs(int x, int y, int player, int depth, int alpha, int beta, bool is_maximizing);
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/**
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* @brief AI落子决策函数
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* 使用评估函数和搜索算法选择最佳落子位置
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*/
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void ai_move(int depth);
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||||
/**
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||||
* @brief 悔棋功能实现
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||||
* @return true 悔棋成功
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||||
@@ -233,7 +206,6 @@ int evaluate_performance(int player);
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||||
*/
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||||
int calculate_step_score(int x, int y, int player);
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||||
|
||||
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||||
/**
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||||
* @brief 将当前游戏记录保存到文件
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* @param filename 要保存的文件名
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||||
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@@ -7,10 +7,10 @@
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||||
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||||
/**
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||||
* @brief 将指令复制到powershell
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||||
* gcc 五子棋.c gobang.c game_mode.c -o output/五子棋.exe
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||||
* gcc 五子棋.c gobang.c game_mode.c ai.c -o gobang.exe
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||||
* gcc 为编译器，五子棋.c gobang.c game_mode.c 为源文件，output/为输出目录
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||||
* @brief 将指令复制到powershell
|
||||
* .\output\五子棋.exe
|
||||
* .\gobang.exe
|
||||
*/
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||||
|
||||
int main(int argc, char *argv[])
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||||
@@ -24,23 +24,31 @@ int main(int argc, char *argv[])
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||||
#endif
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||||
|
||||
// 选择模式
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||||
printf("===== 五子棋游戏 =====\n");
|
||||
printf("1. AI模式\n");
|
||||
printf("2. 玩家比赛\n");
|
||||
printf("3. 复盘模式\n");
|
||||
int mode = get_integer_input("请输入模式(1/2/3): ", 1, 3);
|
||||
while(1)
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||||
{
|
||||
printf("===== 五子棋游戏 =====\n");
|
||||
printf("1. AI模式\n");
|
||||
printf("2. 玩家比赛\n");
|
||||
printf("3. 复盘模式\n");
|
||||
printf("4. 退出游戏\n");
|
||||
int mode = get_integer_input("请输入模式(1/2/3/4): ", 1, 4);
|
||||
|
||||
if (mode == 1)
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||||
{
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||||
run_ai_game();
|
||||
}
|
||||
else if (mode == 2)
|
||||
{
|
||||
run_pvp_game();
|
||||
}
|
||||
else if (mode == 3)
|
||||
{
|
||||
run_review_mode();
|
||||
if (mode == 1)
|
||||
{
|
||||
run_ai_game();
|
||||
}
|
||||
else if (mode == 2)
|
||||
{
|
||||
run_pvp_game();
|
||||
}
|
||||
else if (mode == 3)
|
||||
{
|
||||
run_review_mode();
|
||||
}
|
||||
else if (mode == 4)
|
||||
{
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return 0;
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||||
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