翻轉棋演算法

⑴ 求C# 黑白棋翻轉演算法

如果是修改現有代碼，可以留聯系瞧瞧。

⑵ 關於java黑白棋涉及到java中的哪些技術

製作棋盤需要GUI，也就是
圖形用戶界面
；判斷走棋需要設計演算法，要用多線程技術；建立網路連接需要
網路編程
；還需要資料庫。差不多就這些。。。

⑶ 求黑白棋演算法。

優先順序演算法(1-8)x( a-h)

對這64個格分別定義優先順序，優先順序高的先落子，同優先順序的（同優先順序的格子非常少）考慮吃子數。
演算法簡單極易實現，做的AI保證無敵。

當然 這64個格子的具體優先順序，需要精通黑白棋的人來分析了。

⑷ 天天象棋中的翻翻棋的演算法

你好！ 帥五平六 兵三進一 兵三進一 馬五進三 兵三平四 再把馬跳到左邊叫殺，黑必丟士 注意別走六路，避免被黑將牽制..

⑸ 有沒有人懂黑白棋（翻轉棋）的核心演算法

通過發現行與行之間的有機的聯系，減少枚舉的量。
把原來的全部枚舉變成枚舉一行，從而加速。
只要確定了第一行的狀態，其餘行的狀態都是可以確定的。

⑹ 求JAVA黑白棋食子問題演算法！

簡單說下：
從落子位置開始尋找第一個和自己的子不同的子，找到後向各個方向前後找到和自己相同的子，如果數量大於5就判定勝利

⑺ java 編黑白棋如何實現判斷那些位置能夠下棋

原來是要求有子吃才能下子的演算法啊。你可以寫個演算法，
從要下子的地方往周圍八個格子的方向搜索（循環8次）
{
if 格子裡面有對方的子
then {
繼續往這個方向搜索，直到沒有對方的子，
如果盡頭是空位，沒有己方的子，則失敗次數+1。
否則翻轉中間全部的對方的子。
}
else 失敗次數+1。
}
失敗次數==8，則此次下子失敗，提示此處不能下子。

⑻ 黑白棋演算法 哪錯了

大致看了一下，你確定這個題目只要循環100次就夠了？t數組會不會有溢出的可能？
我不知你設置t[100]的目的是什麼，但我覺得只要保存最小值就夠了，似乎沒必要設一個數組。
另外，f是多餘的，可以改成這樣：
{
flag = 1 ;
a[ i ] = 'W' ;
a[ i + 1 ] = 'B' ;
a[ i + 2 ] = 'W' ;
check( a ) ;
a[ i ] = 'B' ;
a[ i + 1 ] = 'W' ;
a[ i + 2 ] = 'B' ;
}

⑼ pascal4*4翻轉棋問題求助 輸入初始狀態，1,0表示，一次操作可以改變某一位置及其上下左右五個位置的狀態

故事: 很多年前, 一個爸爸和一個媽媽想休假，所以他們決定晚上去城鎮。他們叫來最信任一個人來照看孩子。當保姆來的時候，他們的連個孩子已經在床上睡著了。所以保姆只是看了看孩子是否睡的好，就坐下了。
深夜，保姆覺得無聊就想去樓下看電視。但是她看不了，因為樓下沒有電視。她就打電話給孩子的父母，問是否可以在他們的卧室看電視，當然孩子的父母同意了。
但保姆又想要最後一個請求。
她問是否可以用毯子或者衣服蓋住那小丑雕像，因為那使她感到很害怕。
電話沉默了一會。
（此時爸爸在和保姆通話）
他說：帶孩子離開房間……
我們將會叫警察……我們從來沒有什麼小丑雕像。
那小丑很可能是一個從監獄逃出來的殺人犯。
電話里沉默了一會兒。
（正在跟保姆通話的孩子的父親）說：帶上孩子們，離開房子……我們會通知警察……我們沒有一個小丑雕像……
孩子們和保姆被小丑謀殺了。
結果是，小丑是一個從監獄里逃出來的殺人犯
如果你不在5分鍾內轉發這個貼子，這個小丑在凌晨3點時將會拿著刀站在你的床前

⑽ 人工智慧設計，黑白棋估值函數有哪些，希望詳細講解

這個問題太深奧了、只能網路之
這里將要敘述三種不同的估值函數範例。大多數的黑白棋程序都可以歸結於此。
棋格表
這種演算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁邊的格子值要小。忽視對稱的話，棋盤上有10個不同的位置，每個格子根據三種可能性賦值：黑棋、白棋和空。更有經驗的逼近是在游戲的不同階段對格子賦予不同的值。例如，角在開局階段和中局開始階段比終局階段更重要。

一般認為，採用這種演算法的程序總是很弱，但另一方面，它很輕易實現，於是許多程序開始採用這種逼近。並且，對於許多程序設計者來說，它有能力使程序強到擊敗它的創造者...

基於行動力的估值
這種更久遠的接近有很強的全局觀，而不像棋格表那樣局部化。觀察表明，許多人類玩者努力獲得最大的行動力(可下棋的數目)和潛在行動力(臨近對手棋子的空格，見技巧篇)。假如代碼有效率的話，可以很快發現，它們提高棋力很多。和另一種人類的策略一樣，許多基於行動力估值的程序同時還有一些邊角配置的知識，試圖在中盤早期使棋子最少。

基於模版的估值
正如上面提及的，許多中等力量的程序經常合並一些邊角判定的知識，最大行動力和潛在行動力是全局特性，但是他們可以被切割成局部配置，再加在一起。棋子最少化也是如此。 這導致了以下的概括：在估值函數中僅用局部配置(模版)，通常單獨計算每一行、一列、斜邊和角落的模板，再線性疊加在一起來實現。並且，配置情況的值非常依靠於游戲的不同階段。比如，一條邊有3321種配置情況((3^8-3^4)/2+3^4)，每種情況的分值好壞在游戲的不同階段都不相同。分值基於強力玩者和程序的游戲結果統計，他們存於資料庫中，游戲啟動時自動調入。

常見的有這樣一些模板：

名稱 類似區域 配置數 去掉對稱後的配置數
corner5x2 a1:e2 3^10=59049 (3^10-3^5)/2+3^5 = 29646
diag5 a5:e1 3^5 =243 (3^5 -3^3)/2+3^3 = 135
diag6 a6:f1 3^6 =729 (3^6 -3^3)/2+3^3 = 378
diag7 a7:g1 3^7 =2187 (3^7 -3^4)/2+3^4 = 1134
diag8 a8:h1 3^8 =6561 (3^8 -3^4)/2+3^4 = 3321
edge2x a1:h1 + b2 + g2 3^10=59049 (3^10-3^5)/2+3^5 = 29646
hor2 a2:h2 3^8 =6561 (3^8 -3^4)/2+3^4 = 3321
hor3 a3:h3 3^8 =6561 (3^8 -3^4)/2+3^4 = 3321
hor4 a4:h4 3^8 =6561 (3^8 -3^4)/2+3^4 = 3321
triangle a1:a4:d1 3^10=59049 (3^10-3^5)/2+3^5 = 29646
估值合並
一般程序的估值基於許多的參數，如行動力、潛在行動力、餘裕手、邊角判定、穩定子(見技巧篇)。但是怎麼樣將他們合並起來得到一個估值呢？為了提高速度，一般的程序採用線性合並。設a1，a2，a3，a4為參數，則估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。其中n1，n2，n3，n4為常數，術語叫「權重」(weight)，它決定了參數的重要性，來自於統計值。