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這篇文章給大家分享的是有關python實現五子棋人機對戰游戲的示例分析的內容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
開端
畫棋盤
首先肯定是要畫出棋盤來,用 pygame 畫出一個 19 × 19 或 15 × 15 的棋盤并不是什么難事,這在之前的文章中已經多次用到,就不贅述了。
畫棋子
需要說一下的是畫棋子,因為沒找到什么合適的棋子圖片,所以只要自己來畫棋子。
我們用 pygame.draw.circle 畫出來的圓形是這樣的:
鋸齒狀十分明顯,pygame.draw 中有畫抗鋸齒直線的函數 aaline,但是并沒有 aacircle 這樣的函數來畫一個抗鋸齒的圓。
這里就需要用到 pygame.gfxdraw 啦。pygame.gfxdraw 目前還僅是實驗版本,這意味著這個 API 可能會在以后的 pygame 版本中發生變化或消失。
要繪制抗鋸齒和填充形狀,請首先使用函數的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)
我們用這個方法在棋盤上畫一個棋子試試看。
可以看到效果已明顯改善。
落子
落子需要判斷鼠標事件,當鼠標左鍵點擊,獲取鼠標點擊的位置,然后根據棋盤的位置,計算出棋子落在棋盤的位置。
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]: # 鼠標左鍵點擊 mouse_pos = pygame.mouse.get_pos() click_point = _get_clickpoint(mouse_pos)
勝利判定
當一子落下,如何判定是否勝利?
可以肯定的是,當某一子落下的時候,如果出現了 5 連,那么落下的這顆子必定在這條 5 連線上。那么這個問題就可以簡化了,我們無需全盤掃描,只需要在落子位置上橫豎撇捺掃描一下,判斷是否出現 5 連即可。
我們定義一個棋盤類,類中實例化一個 19 × 19 的二維數組,初始值皆為 0,表示空,用 1 表示黑子,2 表示白子。這個類對外提供一個落子方法 drop,接收參數落子方和落子坐標,如果落子后勝利,則返回勝利者,否則返回 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) # 判斷是否可落子 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:若該子落下之后即可獲勝,則返回獲勝方,否則返回 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}獲勝') return chessman # 判斷是否贏了 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
這里我定義了一個偏移量,我們一共要計算橫豎撇捺 4 條線,任意一條線出現 5 連就算獲勝。計算方法實際上是一樣的,只是方向不同,所以定義一個偏移量數組,不同的偏移量表示不同的方向,這樣就可以利用循環來實現了,節省了很多代碼。
電腦落子
這就是全篇的重頭戲了,要怎么教電腦下五子棋。
首先聲明,我用的是相對傳統的方式,不是深度學習。
五子棋就是要實現 5 連,所以,一開始,我的想法是:將所有連線保存在一個數組中,落子的時候選擇最長的連線落子。但這樣有個問題解決不掉,如何讓電腦識別“三三”呢?
后來網上看到篇文章,使用的方法是:遍歷棋盤上的空位,計算每一個位置其橫豎撇捺 8 個方向上是否有己方的子,有一個就加 10 分,最后選得分最高的位置落子。
這樣不太嚴謹,寫出來的電腦估計水平很菜,但是這個思路卻是對的,落子就是要找到最值得的地方,那么我們干脆對每一個可落子的地方來做一個評估,選出最優解。
這里我們需要了解一下五子棋的幾種基本棋形:連五,活四,沖四,活三,眠三,活二,眠二。
連五
顧名思義,五顆同色棋子連在一起,贏了。
活四
四顆同色棋子連在一起,并且左右兩邊都沒有對方棋子阻擋,有兩個連五點。
沖四
四顆同色棋子連在一起,并且一邊有對方棋子阻擋,或者四顆棋子不是連的,當中有個空擋,這時只有一個連五點。
活三、跳活三
活三:三顆同色棋子連在一起。
跳活三:中間隔了一個空格的活三。
眠三
只能夠形成沖四的三,無外乎兩種情況,一是一邊被擋住了,一是當中有 2 個空格。(其實我在代碼中僅考慮了第一種情況,即便形成沖四,也不是什么危險局面。)
活二和眠二
活二,能夠形成活三的二;眠二,能夠形成眠三的二。這里就不放圖了,參考活三眠三。
打分機制
理解了這些棋形,那么按我們之前的思路,就是如何打分了。
首先,連五肯定是不存在的,出現連五勝負已分,所以只要棋局還在進行中,就不會出現連五。那么,什么優先級最高?自然就是活四了。
其次是對方的“四”,對方活四,你防不防都一樣輸了,對方沖四,你就必須防守。
再次是我方的活三或沖四,活三跟沖四其實是一個級別的,對方必須防守。
再次是對方的活三或沖四。
以此類推下去。我們可以總結一點規律:
相同的棋形,我方優于對方。
沖四跟活三一個級別,眠三跟活二一個級別。
如果中間有空格的話,肯定是要比沒空格的略微低級一點,但不至于降級。
基本邏輯就是這樣,這一塊的代碼我寫得也不好,整個判斷寫了100多行,就不貼代碼了,大家可以直接下源碼看。
五子棋執黑是必贏的,代碼中,玩家就是執黑先手,電腦執白后手,所以,下的好是完全可以贏電腦的,不過一個小小失誤也很可能被電腦翻盤。
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