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这篇文章给大家分享的是有关python实现五子棋人机对战游戏的示例分析的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。
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画棋盘
首先肯定是要画出棋盘来,用 pygame 画出一个 19 × 19 或 15 × 15 的棋盘并不是什么难事,这在之前的文章中已经多次用到,就不赘述了。
画棋子
需要说一下的是画棋子,因为没找到什么合适的棋子图片,所以只要自己来画棋子。
我们用 pygame.draw.circle 画出来的圆形是这样的:
锯齿状十分明显,pygame.draw 中有画抗锯齿直线的函数 aaline,但是并没有 aacircle 这样的函数来画一个抗锯齿的圆。
这里就需要用到 pygame.gfxdraw 啦。pygame.gfxdraw 目前还仅是实验版本,这意味着这个 API 可能会在以后的 pygame 版本中发生变化或消失。
要绘制抗锯齿和填充形状,请首先使用函数的aa *版本,然后使用填充版本。例如:
col = (255, 0, 0) surf.fill((255, 255, 255)) pygame.gfxdraw.aacircle(surf, x, y, 30, col) pygame.gfxdraw.filled_circle(surf, x, y, 30, col)
我们用这个方法在棋盘上画一个棋子试试看。
可以看到效果已明显改善。
落子
落子需要判断鼠标事件,当鼠标左键点击,获取鼠标点击的位置,然后根据棋盘的位置,计算出棋子落在棋盘的位置。
while True: for event in pygame.event.get(): if event.type == QUIT: sys.exit() elif event.type == MOUSEBUTTONDOWN: pressed_array = pygame.mouse.get_pressed() if pressed_array[0]: # 鼠标左键点击 mouse_pos = pygame.mouse.get_pos() click_point = _get_clickpoint(mouse_pos)
胜利判定
当一子落下,如何判定是否胜利?
可以肯定的是,当某一子落下的时候,如果出现了 5 连,那么落下的这颗子必定在这条 5 连线上。那么这个问题就可以简化了,我们无需全盘扫描,只需要在落子位置上横竖撇捺扫描一下,判断是否出现 5 连即可。
我们定义一个棋盘类,类中实例化一个 19 × 19 的二维数组,初始值皆为 0,表示空,用 1 表示黑子,2 表示白子。这个类对外提供一个落子方法 drop,接收参数落子方和落子坐标,如果落子后胜利,则返回胜利者,否则返回 None。
Chessman = namedtuple('Chessman', 'Name Value Color') Point = namedtuple('Point', 'X Y') BLACK_CHESSMAN = Chessman('黑子', 1, (45, 45, 45)) WHITE_CHESSMAN = Chessman('白子', 2, (219, 219, 219)) offset = [(1, 0), (0, 1), (1, 1), (1, -1)] class Checkerboard: def __init__(self, line_points): self._line_points = line_points self._checkerboard = [[0] * line_points for _ in range(line_points)] def _get_checkerboard(self): return self._checkerboard checkerboard = property(_get_checkerboard) # 判断是否可落子 def can_drop(self, point): return self._checkerboard[point.Y][point.X] == 0 def drop(self, chessman, point): """ 落子 :param chessman: 黑子/白子 :param point:落子位置 :return:若该子落下之后即可获胜,则返回获胜方,否则返回 None """ print(f'{chessman.Name} ({point.X}, {point.Y})') self._checkerboard[point.Y][point.X] = chessman.Value if self._win(point): print(f'{chessman.Name}获胜') return chessman # 判断是否赢了 def _win(self, point): cur_value = self._checkerboard[point.Y][point.X] for os in offset: if self._get_count_on_direction(point, cur_value, os[0], os[1]): return True def _get_count_on_direction(self, point, value, x_offset, y_offset): count = 1 for step in range(1, 5): x = point.X + step * x_offset y = point.Y + step * y_offset if 0 <= x < self._line_points and 0 <= y < self._line_points and self._checkerboard[y][x] == value: count += 1 else: break for step in range(1, 5): x = point.X - step * x_offset y = point.Y - step * y_offset if 0 <= x < self._line_points and 0 <= y < self._line_points and self._checkerboard[y][x] == value: count += 1 else: break return count >= 5
这里我定义了一个偏移量,我们一共要计算横竖撇捺 4 条线,任意一条线出现 5 连就算获胜。计算方法实际上是一样的,只是方向不同,所以定义一个偏移量数组,不同的偏移量表示不同的方向,这样就可以利用循环来实现了,节省了很多代码。
电脑落子
这就是全篇的重头戏了,要怎么教电脑下五子棋。
首先声明,我用的是相对传统的方式,不是深度学习。
五子棋就是要实现 5 连,所以,一开始,我的想法是:将所有连线保存在一个数组中,落子的时候选择最长的连线落子。但这样有个问题解决不掉,如何让电脑识别“三三”呢?
后来网上看到篇文章,使用的方法是:遍历棋盘上的空位,计算每一个位置其横竖撇捺 8 个方向上是否有己方的子,有一个就加 10 分,最后选得分最高的位置落子。
这样不太严谨,写出来的电脑估计水平很菜,但是这个思路却是对的,落子就是要找到最值得的地方,那么我们干脆对每一个可落子的地方来做一个评估,选出最优解。
这里我们需要了解一下五子棋的几种基本棋形:连五,活四,冲四,活三,眠三,活二,眠二。
连五
顾名思义,五颗同色棋子连在一起,赢了。
活四
四颗同色棋子连在一起,并且左右两边都没有对方棋子阻挡,有两个连五点。
冲四
四颗同色棋子连在一起,并且一边有对方棋子阻挡,或者四颗棋子不是连的,当中有个空挡,这时只有一个连五点。
活三、跳活三
活三:三颗同色棋子连在一起。
跳活三:中间隔了一个空格的活三。
眠三
只能够形成冲四的三,无外乎两种情况,一是一边被挡住了,一是当中有 2 个空格。(其实我在代码中仅考虑了第一种情况,即便形成冲四,也不是什么危险局面。)
活二和眠二
活二,能够形成活三的二;眠二,能够形成眠三的二。这里就不放图了,参考活三眠三。
打分机制
理解了这些棋形,那么按我们之前的思路,就是如何打分了。
首先,连五肯定是不存在的,出现连五胜负已分,所以只要棋局还在进行中,就不会出现连五。那么,什么优先级最高?自然就是活四了。
其次是对方的“四”,对方活四,你防不防都一样输了,对方冲四,你就必须防守。
再次是我方的活三或冲四,活三跟冲四其实是一个级别的,对方必须防守。
再次是对方的活三或冲四。
以此类推下去。我们可以总结一点规律:
相同的棋形,我方优于对方。
冲四跟活三一个级别,眠三跟活二一个级别。
如果中间有空格的话,肯定是要比没空格的略微低级一点,但不至于降级。
基本逻辑就是这样,这一块的代码我写得也不好,整个判断写了100多行,就不贴代码了,大家可以直接下源码看。
五子棋执黑是必赢的,代码中,玩家就是执黑先手,电脑执白后手,所以,下的好是完全可以赢电脑的,不过一个小小失误也很可能被电脑翻盘。
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