基于Python实现五子棋-(人机对战)

基于 Python 实现五子棋 - （人机对战）攻略

项目简介

五子棋是一种两个人对弈的游戏。该游戏使用棋盘和棋子，在棋盘上逐步落子，目标是在棋盘上先形成一条连续的、由自己的棋子构成的直线而获胜。

这个项目是通过 Python 实现的基础版五子棋，玩家可以选择与 AI 进行人机对战。该游戏最终的目标是让玩家了解到如何运用 Python 语言进行基础游戏开发以及应用人工智能算法进行简单的 AI 开发。

整体思路

首先需要构建一个 GUI 界面，使用户能够与游戏进行交互。其次，需要进行 AI 开发，以实现人机对战的功能。最后，实现游戏规则和胜负判断机制。

实现步骤

• 游戏界面的构建
• 游戏画布的绘制：使用 Python 内置 Tkinter 库，绘制一个固定大小的棋盘和棋子。

• 事件绑定：对每一个棋盘网格进行点击事件绑定，玩家落子后需要将棋子叠加到棋盘上。

• 游戏规则的实现

• 落子规则：先手方落黑棋，后手方落白棋。每一个棋子只允许被放置在一个空位上。当两个棋子在同一行、同一列或同一条对角线上相邻时，就形成了一条连线。

• 胜利判断机制：如果在某一时刻，双方中的任意一方能够连续地将5个棋子摆成一行（横向，纵向或对角线），这一方便宣布胜利，游戏结束。

• 人工智能算法的开发

• 采用“蒟蒻最常用的”算法——minimax算法。由于时间复杂度过高，考虑用alpha-beta剪枝进行优化。
• 在进行 alpha-beta 剪枝之前，需要对 AI 进行状态估值，采用的方法是模拟对每个空位进行落子然后计算分值的方法，具体来说，假设 AI 落子在网格 (i, j) 上，我们构建一个模拟棋局，在该棋局下，AI 可以基于落子 (i, j) 修改全局估值 score。

示例说明

示例1：游戏界面的构建

import tkinter as tk

class Game(tk.Frame):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.master.title("五子棋-人机对战")
        self.grid()
        self.create_widgets()

    def create_widgets(self):
        # 游戏画布
        self.canvas = tk.Canvas(self, width=450, height=450, bg="#fafafa")
        self.canvas.grid(row=0, column=0)

        # 棋盘栅格
        rows, cols = 15, 15
        for i in range(rows):
            for j in range(cols):
                x1, y1 = i * 30, j * 30
                x2, y2 = x1 + 30, y1 + 30
                self.canvas.create_rectangle(x1, y1, x2, y2, width=1, fill='#fafafa', outline='#f5f5f5')

        # 棋子叠加
        self.canvas.bind("<Button-1>", self.on_click)
        self.pieces, self.pos = [], []
        self.color = 'black'  # 先手是黑棋

    def on_click(self, event):
        x, y = event.x, event.y
        col, row = x // 30, y // 30
        pos = (row, col)

        # 棋子叠加
        if pos not in self.pos:
            color = self.color
            x, y = 15 + col * 30, 15 + row * 30
            if color == 'black':
                self.pieces.append(
                    self.canvas.create_oval(x-15, y-15, x+15, y+15, fill='#000', outline='#000'))
                self.color = 'white'
            else:
                self.pieces.append(
                    self.canvas.create_oval(x - 15, y - 15, x + 15, y + 15, fill='#f5f5f5', outline='#f5f5f5'))
                self.color = 'black'
            self.pos.append(pos)
        else:
            pass  # 点击位置已经有棋子

if __name__ == '__main__':
    Game().mainloop()

示例2：基于 minimax 的 AI 开发

class AI:

    def __init__(self, game):
        self.game = game
        self.board = self.game.board
        self.color = "black"

    def minimax(self, depth, alpha, beta, maximizing):
        """
        :param depth: 搜索深度
        :param alpha: 目前最大值
        :param beta: 目前最小值
        :param maximizing: 是否为极大节点
        :return: 当前点的分数
        """
        if depth == 0 or self.game.is_game_over():
            return self.evaluate()
        if maximizing:
            value = -float('inf')
            for move in self.move_set("black"):
                self.board[move[0]][move[1]] = "black"
                value = max(value, self.minimax(depth-1, alpha, beta, False))
                alpha = max(alpha, value)
                self.board[move[0]][move[1]] = " "
                if alpha >= beta:
                    break
            return value
        else:
            value = float('inf')
            for move in self.move_set("white"):
                self.board[move[0]][move[1]] = "white"
                value = min(value, self.minimax(depth-1, alpha, beta, True))
                beta = min(beta, value)
                self.board[move[0]][move[1]] = " "
                if alpha >= beta:
                    break
            return value

    def evaluate(self):
        pass  # 估值函数

    def move_set(self, color):
        """
        :param color: 棋子颜色
        :return: 所有可走的位置的 set
        """
        oppnent_color = "white" if color == "black" else "black"
        move_set = set()
        for i in range(len(self.board)):
            for j in range(len(self.board)):
                if self.board[i][j] == " " and (i, j) in self.game.neighbors:
                    for posi, posj in self.game.neigh[(i, j)]:
                        if self.board[posi][posj] == color:
                            move_set.add((i, j))
                        elif self.board[posi][posj] == oppnent_color:
                            collect = set()
                            for posi2, posj2 in self.game.neigh[(i, j)]:
                                if self.board[posi2][posj2] == color:
                                    collect.add((i, j))
                            if len(collect) >= 2:
                                move_set.add((i, j))
        if len(move_set) == 0:
            move_set.add((7, 7))
        return move_set

以上两条示例仅为部分代码，但是具有代表性，可以帮助读者了解到如何实现五子棋人机对战的思路、方法和技巧。