五子棋人機對戰演算法

1. 人機五子棋對戰演算法 棋盤是15*15的棋盤，我定義map[15][15]的二維數組，裡面的用來存儲

學習一下博弈樹吧

2. java五子棋人機對戰的一段代碼幫我具體分析下是怎麼運算的！

shape是三維數組，前兩維是位置，第三維開始，0-3放著4個方向的連著的同顏色子的數目（個人估計應該排序過），4放著評估值
下面的一堆循環是這樣的：
如果已經有5個連一起，評估值為最高（200），跳出
如果是4個，則看下一個連著的棋子數，4個150分，3個100分，其他50分
如果是3個，則看下一個連著的棋子數，3個75分，其他20分
如果是2個，10分
如果是1個，0分

最後的循環是找出評估值最高的位置
max_x,max_y放這個位置，max是放評估值

個人認為這樣的評估演算法下電腦AI不會很高
因為情況分太粗

3. c++編寫小游戲，五子棋人機對戰的演算法要怎麼寫啊，希望大神路過指點一下

ai啊
一般都是DFS演算法＋分支評分(用於alpha/beta剪枝)

4. 五子棋演算法 vc++（MFC）

就是給1000分，估計也沒有人為這個給你寫代碼。因為來這里的高手才不稀罕分數，而低手又寫不出來。

不過，我可以給你提供一個思路。

這個，可以用深度優先搜索演算法。

提供一個偽代碼給你：

//寫一個估值函數
int 獲得價值（ int nPlayer， int x, int y )
{
// 函數說明：
// 假設把棋子落到x,y處，所能獲得的價值。
// nPlyaer == 1表示黑方，nPlyaer==2表示白方

1、判斷如果是贏（橫向、縱向、斜向五個連起來）就返回無窮大（一個遠遠大於最高價值的值，例如1000）
2、判斷如果是雙沖4，返回 200
3、判斷如果是沖四活三，返回150
4、判斷如果是雙活三，返回100
5、如果挨著自己的棋子，兩頭又有空隙，返回50
6、其他的有利的判斷。。。。
7、返回以上判斷的價值
}

//寫一個獲得最佳位置的函數
//int 獲得最佳位置( int 黑方或白方, int 層數, POINT& 返回位置 )
int GetBestPosition( int nP, int n, POINT& ptBest )
{
1、枚舉所有可以落子的位置。
2、假設將棋子落到該處。
3、獲得該處的價值（ 保存在 int nJia ）;

4、如果層數＝＝1，轉到第7步:;
5、否則：
6、//遞歸的調用GetBastPosition( 對方, 層數減一 );
nJia －＝ GetBastPositon( nP == 1 ? 2 : 1, -- n );
7、找出所枚舉的所有的落子點中價值最高的那個位置。
8、將7中找到的位置存入ptBest，返回nJia.
}

說明一下：
層數，就是想讓程序能夠考慮幾步。

總體的思路就是，搜索所有可以落子的地點（當然可以優化，比如遠離交戰焦點的地方可以忽略），假設將棋子落到該處，然後評估這個位置的價值，再減去敵人能獲得的最高價值，就等於這個位置的實際價值，找出實際價值最高的點，就是最好的落子點了。

最難的就是寫估值函數。一個良好的估值函數，加上搜索的一些優化，就是一個很好的博弈演算法。

5. java 五子棋人機對戰如何實現

樓下那個在瞎扯，，，那個視頻我看過，是人直接操作的。。。

你這個當然設計AI了。。。具體做到什麼程度看你需要電腦智商多高。

大體思路這樣。。主要是分數的衡量。。

首先。人走過之後，電腦掃描整個棋盤，判斷哪些地方會有連三、連四
（專業術語叫什麼我就不知道了。。嘿嘿）。。然後你自己定義一個分值表，給這些點打上分，並選擇最有威脅的點「試探性」的走上一步，這里說的試探，其實就是遞歸搜索啦。。好像專業棋手一般要20層，具體多少要看你想要什麼難度的。

所以難得地方，就在於棋力的衡量，我五子棋沒什麼研究，不過我知道，專業的五子棋軟體都是自帶定式庫的。。這個你個人是不可能實現了，象徵性的做個定式表就行了，弄上常見的像什麼活三、死三之類的。

然後難度就在於怎麼對搜索加速了，我覺得至少也得遞歸七八層吧。。。具體演算法就不知道了，反正肯定不會是簡單的DFS啦～～～嘿嘿。。。。。

我在CSDN上看到一個特別有名的帖子。。推薦你去看看。。貌似和我說的差不多，不過也沒什麼什麼名堂出來，不過他裡面提到過什麼軟體，你可以下載了看一看

那個帖子粘出來你肯定一頓bs。。你自己搜下吧。。。
還有這個帖http://topic.csdn.net/t/20001021/09/35626.html
有基本思路和數據結果，主要是還有一個打分的標准，可以參考一下

6. 求問五子棋AI演算法思路

五子棋的核心演算法

五子棋是一種受大眾廣泛喜愛的游戲，其規則簡單，變化多端，非常富有趣味性和消遣性。這里設計和實現了一個人機對下的五子棋程序，採用了博弈樹的方法，應用了剪枝和最大最小樹原理進行搜索發現最好的下子位置。介紹五子棋程序的數據結構、評分規則、勝負判斷方法和搜索演算法過程。

一、相關的數據結構
關於盤面情況的表示，以鏈表形式表示當前盤面的情況，目的是可以允許用戶進行悔棋、回退等操作。
CList StepList;
其中Step結構的表示為：

struct Step
{
int m; //m,n表示兩個坐標值
int n;
char side; //side表示下子方
};
以數組形式保存當前盤面的情況，
目的是為了在顯示當前盤面情況時使用：
char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];

其中FIVE_MAX_LINE表示盤面最大的行數。

同時由於需要在遞歸搜索的過程中考慮時間和空間有效性，只找出就當前情況來說相對比較好的幾個盤面，而不是對所有的可下子的位置都進行搜索，這里用變數CountList來表示當前搜索中可以選擇的所有新的盤面情況對象的集合：

CList CountList;
其中類CBoardSituiton為:
class CBoardSituation
{
CList StepList; //每一步的列表
char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];
struct Step machineStep; //機器所下的那一步
double value; //該種盤面狀態所得到的分數
}

二、評分規則
對於下子的重要性評分，需要從六個位置來考慮當前棋局的情況，分別為：-,¦,/,\,//,\\

實際上需要考慮在這六個位置上某一方所形成的子的布局的情況，對於在還沒有子的地方落子以後的當前局面的評分，主要是為了說明在這個地方下子的重要性程度，設定了一個簡單的規則來表示當前棋面對機器方的分數。

基本的規則如下：

判斷是否能成5, 如果是機器方的話給予100000分，如果是人方的話給予－100000 分；
判斷是否能成活4或者是雙死4或者是死4活3，如果是機器方的話給予10000分，如果是人方的話給予－10000分；
判斷是否已成雙活3，如果是機器方的話給予5000分，如果是人方的話給予－5000 分；
判斷是否成死3活3，如果是機器方的話給予1000分，如果是人方的話給予－1000 分；
判斷是否能成死4，如果是機器方的話給予500分，如果是人方的話給予－500分；
判斷是否能成單活3，如果是機器方的話給予200分，如果是人方的話給予－200分；
判斷是否已成雙活2，如果是機器方的話給予100分，如果是人方的話給予－100分；
判斷是否能成死3，如果是機器方的話給予50分，如果是人方的話給予－50分；
判斷是否能成雙活2，如果是機器方的話給予10分，如果是人方的話給予－10分；
判斷是否能成活2，如果是機器方的話給予5分，如果是人方的話給予－5分；
判斷是否能成死2，如果是機器方的話給予3分，如果是人方的話給予－3分。

實際上對當前的局面按照上面的規則的順序進行比較，如果滿足某一條規則的話，就給該局面打分並保存，然後退出規則的匹配。注意這里的規則是根據一般的下棋規律的一個總結，在實際運行的時候，用戶可以添加規則和對評分機制加以修正。

三、勝負判斷
實際上，是根據當前最後一個落子的情況來判斷勝負的。實際上需要從四個位置判斷，以該子為出發點的水平，豎直和兩條分別為 45度角和135度角的線，目的是看在這四個方向是否最後落子的一方構成連續五個的棋子，如果是的話，就表示該盤棋局已經分出勝負。具體見下面的圖示：

四、搜索演算法實現描述
注意下面的核心的演算法中的變數currentBoardSituation，表示當前機器最新的盤面情況, CountList表示第一層子節點可以選擇的較好的盤面的集合。核心的演算法如下：
void MainDealFunction()
{
value=－MAXINT; //對初始根節點的value賦值
CalSeveralGoodPlace(currentBoardSituation,CountList);
//該函數是根據當前的盤面情況來比較得到比較好的可以考慮的幾個盤面的情況，可以根據實際的得分情況選取分數比較高的幾個盤面，也就是說在第一層節點選擇的時候採用貪婪演算法，直接找出相對分數比較高的幾個形成第一層節點，目的是為了提高搜索速度和防止堆棧溢出。
pos=CountList.GetHeadPosition();
CBoardSituation＊ pBoard;
for(i=0;ivalue=Search(pBoard,min,value,0);
Value=Select(value,pBoard－>value,max);
//取value和pBoard－>value中大的賦給根節點
}
for(i=0;ivalue)
//找出那一個得到最高分的盤面
{
currentBoardSituation=pBoard;
PlayerMode=min; //當前下子方改為人
Break;
}
}

其中對於Search函數的表示如下：實際上核心的演算法是一個剪枝過程，其中在這個搜索過程中相關的四個參數為：（1）當前棋局情況；（2）當前的下子方，可以是機器(max)或者是人(min)；（3）父節點的值oldValue；（4）當前的搜索深度depth。

double Search(CBoardSituation＆
board,int mode,double oldvalue,int depth)
{
CList m_DeepList;
if(deptholdvalue))== TRUE)
{
if(mode==max)
value=select(value,search(successor
Board,min,value,depth＋1),max);
else
value=select(value,search(successor
Board,max,value,depth＋1),min);
}
return value;
}
else
{
if ( goal(board)<>0)
//這里goal(board)<>0表示已經可以分出勝負
return goal(board);
else
return evlation(board);
}
}

注意這里的goal(board)函數是用來判斷當前盤面是否可以分出勝負，而evlation(board)是對當前的盤面從機器的角度進行打分。

下面是Select函數的介紹，這個函數的主要目的是根據 PlayerMode情況，即是機器還是用戶來返回節點的應有的值。

double Select(double a,double b,int mode)
{
if(a>b ＆＆ mode==max)¦¦ (a< b ＆＆ mode==min)
return a;
else
return b;
}

五、小結
在Windows操作系統下，用VC＋＋實現了這個人機對戰的五子棋程序。和國內許多隻是採用規則或者只是採用簡單遞歸而沒有剪枝的那些程序相比，在智力上和時間有效性上都要好於這些程序。同時所討論的方法和設計過程為用戶設計其他的游戲（如象棋和圍棋等）提供了一個參考。

7. 五子棋人工智慧演算法講解

五子棋演算法可簡可繁,要看你對自己五子棋程序智能的要求, 人機對戰的意思就是人和電腦下,也就是說電腦會思考如何下棋....其實這才是五子棋程序的核心.如果只實現人與人對戰的話,是一件很簡單的事情,無非就是繪制棋盤,然後繪制下棋的效果,再寫個下棋合法性判斷,勝負判斷....大概就搞定了....所以核心其實是人機對戰的電腦那部分人工智慧.這東西吧,可以研究的很多,不過主要的幾個設計要點就是搜索演算法和估值演算法,這兩個是最主要的,還有提高電腦思考銷率的方法就有多cpu的計算機多線程思考的設計....通過一些手段讓電腦變得更像人類棋手的,例如利用一些遺傳演算法之類的讓電腦具有學習能力,可以在失敗中吸取教訓,開局庫,歷史啟發之類的一大堆......但是總而言之,這一系列演算法的設計沒有一個標准,只要能讓你的電腦下棋下的更聰明,更快那就是好演算法.國內有一個叫王曉春的寫過一本叫<<pc游戲編程( 人機博弈)>>的書,這是一本研究人機博弈程序很經典的書,書的後面還附了一個五子棋的程序實例,你可以參考一下.下面是csdn的下載地址,你也可以自己去搜一下.http://download.csdn.net/source/1925326

8. 求五子棋人機對戰演算法

總的來說，要讓電腦知道該在哪一點下子，就要根據盤面的形勢，為每
一可能落子的點計算其重要程度，也就是當這子落下後會形成什麼棋型（如：「沖四」、「活三」等），然後通覽
全盤選出最重要的一點，這便是最基本的演算法。當然，僅靠當前盤面進行判定是遠遠不夠的，這樣下棋很輕易掉進
玩家設下的陷阱，因為它沒有考慮以後的變化。所以在此基礎上我們加入遞歸調用，即：在電腦中猜測出今後幾步
的各種走法，以便作出最佳選擇，這也是我們下棋時常說的「想了幾步」。如此一來您的程序便具有一定的水平了。
什麼？不信！過來試試吧！
總體思路弄清之後，下面進行具體討論：
一：數據結構
先來看看數據結構，我們需要哪些變數？
首先得為整個棋盤建立一張表格用以記錄棋子信息，我們使用一個15*15的二維數組 Table[15][15] (15*15是
五子棋棋盤的大小)，數組的每一個元素對應棋盤上的一個交叉點，用『0』表示空位、『1』代表己方的子、『2』
代表對方的子；這張表也是今後分析的基礎。
在此之後還要為電腦和玩家雙方各建立一張棋型表Computer[15][15][4]和Player[15][15][4]，用來存放棋型
數據，就是剛才所說的重要程度，比如用『20』代表「沖四」的點，用『15』代表「活三」的點，那麼在計算重要
性時，就可以根據20>15得出前者比後者重要，下子時電腦便會自動選擇「沖四」的點。那為什麼棋型表要使用三
維數組呢？因為棋盤上的每一個點都可以與橫、豎、左斜、右斜四個方向的棋子構成不同的棋型，所以一個點總共
有4個記錄；這樣做的另一個好處是可以輕易判定出復合棋型，例如：假如同一點上有2個『15』就是雙三、有一個『15』和一個『20』就是四三。
怎麼樣！3個數組構成了程序的基本數據骨架，今後只要再加入一些輔助變數便可以應付自如了。應該不會太
難吧？OK！有了這么多有用的數據，我們就可以深入到程序的流程中去了。
二：程序流程
我們主要討論五子棋的核心演算法，即：人工智慧部分，而其他像圖形顯示、鍵盤滑鼠控制等，因較為簡單，所
以就不作過多介紹了。
我們看到本程序由六個基本功能模塊構成，各模塊的具體分析如下：
（1）初始化：首先，建立盤面數組Table[15][15]、對戰雙方的棋型表Computer[15][15][4]和Player[15]
[15][4]並將它們清零以備使用；然後初始化顯示器、鍵盤、鼠等輸入輸出設備並在屏幕上畫出棋盤。
（2）主循環控制模塊：控制下棋順序，當輪到某方下子時，負責將程序轉到相應的模塊中去，主要擔當一個
調度者的角色。
（3）玩家下子：當輪到玩家下時，您通過鍵盤或滑鼠在棋盤上落子，程序會根據該點的位置，在Table[15]
[15]數組的相應地方記錄『2』，以表明該子是玩家下的。
（4）盤面分析填寫棋型表：本程序核心模塊之一，人工智慧演算法的根本依據！其具體實現方法如下：您在下
五子棋時，一定會先根據棋盤上的情況，找出當前最重要的一些點位，如「活三」、「沖四」等；然後再在其中
選擇落子點。但是，電腦不會像人一樣分析問題，要讓它知道哪是「活三」、哪是「沖四」，就得在棋盤上逐點
計算，一步一步的教它。
先來分析己方的棋型，我們從棋盤左上角出發，向右逐行搜索，當碰到一個空白點時，以它為中心向左挨個
查找，假如碰到己方的子則記錄然後繼續，假如碰到對方的子、空白點或邊界就停止查找。左邊完成後再向右進
行同樣的操作；最後把左右兩邊的記錄合並起來，得到的數據就是該點橫向上的棋型，然後把棋型的編號填入到Computer[x][y][n]中就行了（x、y代表坐標，n=0、1、2、3分別代表橫、豎、左斜、右斜四個方向）。而其他三
個方向的棋型也可用同樣的方法得到，當搜索完整張棋盤後，己方棋型表也就填寫完畢了。然後再用同樣的方法
填寫對方棋型表。
注重：所有棋型的編號都要事先定義好，越重要的號數越大！
OK! 怎麼樣？有點累了吧？不過千萬別泄氣！因為好戲還在後頭。
Let's go！
（5）電腦下子：有了上面填寫的兩張棋型表，現在要作的就是讓電腦知道在哪一點下子了。其中最簡單的
計算方法，就是遍歷棋型表Computer[15][15][4]和Player[15][15][4]找出其中數值最大的一點，在該點下子即
可。但這種演算法的弱點非常明顯，只顧眼前利益，不能顧全大局，這就和許多五子棋初學者一樣犯了「目光短淺」
的毛病。
要解決這個問題，我們引入『今後幾步猜測法』，具體方法是這樣的： 首先， 讓電腦分析一個可能的點，
假如在這兒下子將會形成對手不得不防守的棋型（例如：『沖四』、『活三』）；那麼下一步對手就會照您的思
路下子來防守您，如此一來便完成了第一步的猜測。這時再調用模塊4對猜測後的棋進行盤面分析，假如出現了
『四三』、『雙三』或『雙四』等制勝點，那麼己方就可以獲勝了（當然對黑棋而言『雙三』、『雙四』是禁手
，另當別論）；否則照同樣的方法向下分析，就可猜測出第二步、第三步……
等一等，要是盤面上沒有對手必須防的棋型，哪該怎麼辦呢？進攻不成的話就得考慮防守了，將自己和對手
調換一下位置，然後用上面的方法來猜測對手的棋，這樣既可以防住對手巧妙的攻擊，又能侍機發動反擊，何樂
而不為呢！
但是必須告訴大家的是：猜測法的運算量相當之大，據我的經驗，用Pentium-100猜測3步的走法平均需要15
秒以上時間，所以建議猜測量在5步以內。可別小瞧了這5步，有時它甚至會走出讓您拍手叫絕的妙著呢！
（6）勝敗判定：務須多言，某方形成五子連即獲勝；若黑棋走出『雙三』、『雙四』或長連即以禁手判負。
到現在為止，整個五子棋軟體就基本完成了，其水平大約在中級上下。當然，這種演算法並不是最好的，但我
相信它的基本思路是正確的。

9. 系統框圖如下 java實現五子棋程序 可以實現人人對戰 人機對戰 簡單功能 悔棋 認輸

一、實驗題目

五子棋游戲。

二、問題分析

五子棋是雙人博弈棋類益智游戲，由圍棋演變而來，屬純策略型。棋盤通常15*15，即15行，15列，共225個交叉點，即棋子落點；棋子由黑白兩色組成，黑棋123顆，白棋122顆。游戲規則為黑先白後，誰先五子連成一條直線誰贏，其中直線可以是橫的、縱的、45度、135度。

本次Java編程我的目的是現實人機對戰，即游戲者一方是人，另一方計算機。這就要求程序不僅要具備五子棋的基本界面，還要編程指導計算機與人進行對弈。為了使程序盡可能智能，我採用了貪心策略、傳統搜索演算法、極大極小博弈樹演算法，對應游戲玩家的3個等級：簡單、中等、困難。

三、功能設計

我的程序基本功能是實現人機對弈五子棋。人和電腦交替下棋，誰先五子連成一條直線誰就贏。下面是我程序的功能模塊：

1.等級設置

核心功能是實現不同策略與演算法的對比運用，純貪心策略實現簡單等級對手，直接搜索演算法實現中等等級對手，極大極小博弈樹演算法實現困難等級對手。對應程序中的3選1單選按鈕。

2.悔棋功能

模擬棧機制實現人悔棋，不限步長的悔棋。對應程序中的悔棋按鈕。

3.棋面繪制

根據不同機計算機的屏幕解析度，繪制逼真的棋盤。

4.圖片引入

兩張古典的人物圖片，生動模擬對弈雙方。人物圖片旁的黑白棋缽圖片顯示黑白棋歸屬。

5.背景設置

支持用戶選擇背景，包括棋盤、棋盤邊框、窗口邊框，彰顯個性。

6.音樂播放

下棋時有棋子落地的聲音，一方勝利時有五子連成一片的聲音。同時在設置背景時相應的改變整個對弈過程中的背景音樂。

7.時間顯示

在棋盤正上方有一模擬文本框顯示當前棋局用時。

8.其他小功能

支持和棋、認輸、開啟新游戲、退出遊戲等操作。

四、數據結構與演算法設計

數據結構部分

1.當前棋局的存儲結構

我的五子棋程序選擇通常用到的15行*15列棋盤，可以開二維數組PositionFlag=newint[15][15]，PositionFlag[i][j]為0表示(i,j)點尚無棋，為1表示(i,j)點是人的棋子，為2表示(i,j)點是機器的棋子。之所以選擇二維數組，主要原因有兩點：

1.本程序需要頻繁隨機訪問15*15的交叉點，對應查詢該點狀態以及改變該點狀態，隨機訪問是數組的特點。

2.15*15=225開二維數組的內存需求相對現在內存為2G及以上的計算機完全可以接受，且數組實現簡單、操作方便。

基於以上兩點，盡管創建動態的順序表—鏈表可能可以節省少量內存（可以只存當前有棋的點，原數組對應位置為0的點可以不存），但選擇數組的優勢完全在上述兩點體現了出來。

2.實現悔棋操作的數據結構

由於每次悔棋只需回退當前幾步，後進先出原則，這正是棧這種典型數據結構的設計思想，於是我選擇棧。我自己先寫了用自定義數組模擬的棧，但由於是學Java語言且由於悔棋的存儲空間需要隨當前步數增大而增大（由於每局最多下225步，即最多要悔225步，所以自己開個225的數組完全可以避免存儲空間自增長的問題且內存完全可以接受，之所以不用自定義數組而用ArrayList類主要是為了嘗試Java中STL的用法），所有我最終改為用Java類庫中的ArrayList類。

確定用ArrayList類實現棧機制後就必須考慮每個ArrayList單元具體存儲什麼。剛開始我存儲的是當前的棋局，即整個局面，而每個局面對應一個二維數組，這樣是很佔用內存的。試想一下，在最壞情況下，225個ArrayList單元，每個單元存放一個15*15的二維數組，盡管225*15*15在Java的內存管理機制下不會爆棧，但也是極不劃算的。之所以說不劃算，是因為有更好的解決方案。由於每次悔棋只是在回退倒數一步，多步悔棋只需循環回退，所以可以只存儲當前棋局最後一步的下法，對應一個二維點，完全可以自定義一個二維坐標類chessOneStep。

演算法設計部分

Java語言是面向對象的語言。我在進行五子棋游戲編程是總共傳創建了11個自定義的類。在編寫程序的過程中，我有一個明顯的體驗就是面向對象編程就是一項有關對象設計和對象介面技術，很多關鍵的技術就是如何設計自定義的對象。

下面我先概括給出我的所有類的作用：

1.mainFrame類：主框架類，我應用程序的入口；

2.chessPositon類：主控類，這個類是我程序的核心類，負責控制雙方的下棋，以及調用其他的類完成當前棋局的顯示繪制；

3.chessPanel類：面板類，調用其他底層類完成當前棋局的顯示繪制；

4.chessBoard類：棋盤繪制類，負責棋盤的繪制；

5.chessImage類：文件類，包含各種資源（背景圖片、背景音樂）以及靜態全局變數（publicstaticType）；

6.chessButton類：組件類，定義各種組件，包括按鈕、單選按鈕、文本框等；

7.chessMusic類：音樂類，負責調用Java庫類完成背景音樂、下棋音樂、取勝音樂等的播放；

8.chessPiece類：棋局類，定義棋局二維數組數據結構並完成相關操作；

9.chessList類：棧類，完成悔棋等操作；

10.chessOneStep類：棋子類，定義每步坐標以及下在該處獲得的估價值；

11.myCompare類：排序類，完成chessOneStep類的自定義排序

詳細設計

1.mainFrame類

作為我的五子棋程序的主類，mainFrame類主要實例化相關的對象，如chessbutton,chessborad等，從而完成框架的創建。更重要的是實例化chessposition，這是本程序的核心類，控制游戲雙方行棋過程完成人機互動下棋，然後將MyChessPosition與滑鼠響應addMouseListener（）關聯起來。

2.chessMusic類

一個好的游戲必須給人一種身臨其境的感覺，而聲音是營造這種氛圍的重要因素。參照網上各游戲運行商的音樂配置，我選擇相關逼真的聲音。包括背景音樂、下棋棋子落到棋盤發出的聲音以及一方勝出的配樂。所有這些功能的實現，依賴於自定義的chessMusic類，採用AudioInputStream配合Clip的方式完成音樂播放的軟硬體工作，然後定義兩個介面chessmusic(StringName)和Stop(),前者完成播放功能，後者完成關閉當前音樂功能。因為音頻文件相對較大，而我的程序提供在不同背景樂之間切換的功能，所以在打開另一個音頻文件之前必須關閉前一個正在播放的音頻文件，防止出現溢出。

3.chessImage類

適當的動畫或圖片能給游戲玩家帶來美的體驗。所以我的五子棋程序界面在不失和諧的前提下引入了盡可能多的圖片，包括對弈雙方、棋缽等。圖片引入的具體工作通過語句importjavax.imageio.ImageIO完成。同時，由於圖片要在用到它的類中被訪問，為了避免頻繁調用函數，我直接將圖片相關聯的對象定義為publicstatic，表明是公用的、靜態的。進一步引申開去，我將程序中用到的靜態全局變數都定義在chessImage類中。具體如下：

publicstaticDatebegin;//每局開始時間

publicstaticDatecur;//每局結束時間

;//結束端點1

;//結束端點2

publicstaticbooleanIsGameOver;//是否只有一方獲勝

[][]={{255,227,132},{0,255,127},{218,165,32}};//背景顏色

publicstaticintColorOfWindows[][]={{60,179,113},{245,245,245},{122,122,122}};//背景顏色

publicstaticintWitchMatch;//背景搭配

;//背景音樂

publicstaticintCurrentStep;//記錄當前步數

publicstaticintRank;//設置難度等級

;//判斷是否認輸

publicstaticbooleanIsTie;//判斷是否認輸

publicstaticStringMessage;//輸出提示信息

publicstaticImageIconImage;//圖標

publicstaticImageblackBoard;//白棋盤

publicstaticImagewhiteBoard;//黑棋盤

publicstaticImageblackChess;//白棋棋子圖片

publicstaticImagewhiteChess;//白棋棋子圖片

publicstaticImageRightPlayer;//白棋棋罐圖片

publicstaticImageLeftPlayer;//白棋玩家頭像圖片

publicstaticStringpath="src/";//圖片的保存路徑

4.chessButton類

這個是程序的組件類。定義了各種功能鍵，完善程序功能，營造逼真的人機對戰游戲效果。分為3類：效果。。

(1)、按鈕組件

本程序有5個按鈕，支持和棋、認輸、新游戲、退出、悔棋等。認輸和和棋按鈕終止當前的棋局，給出相應的提示信息；退出按鈕調用系統System.exit(0)的函數正常返回；悔棋按鈕調用後面要介紹的chessList類實現悔棋；新游戲按鈕則刷新當前棋局准備下一輪，要將記錄當前棋局的二維數組全部置0，刷新當前棋局開始時間等。

(2)、單選按鈕組件

游戲界面支持設置個性化界面，包括背景顏色與背景音樂，跟重要的一點是設置難度（簡單、中等、困難）。單選按鈕只能多選一。背景顏色主要是存儲相關顏色搭配方案的RGB顏色，開2維數組，即對應RGB3原色數組的一維數組，然後通過改變WitchMatch全局變數的值來有用戶自己選擇顏色搭配，不同的顏色搭配對應不同的背景音樂表達一致的主題。難度設置主要是改變計算機的下棋演算法，不同難度通過Rank判斷進入不同的程序分支，實現不同智能等級的計算機下棋水平。

(3)、文本框

在不同的單選按鈕前添加相應的文本框，提示用戶可以實現的功能。同時我用顏色模擬出顯示當前棋局耗用時間的文本框。

不論按鈕還是單選按鈕都要關聯相應的消息，把相應功能的實現放在消息響應處理函數理。這些主要是實現Java庫提供的消息響應介面里的方法。

5.chessPiece類

主要完成當前棋面的存儲，存儲棋面的數據結構為二維數組int[][]PositionFlag；然後定義獲取、設置某點以及整個棋面的狀態的方法。

(1)、SetPositionFlag(intx,inty,intflag)//設置（x,y）處的狀態為flag

(2)、GetPositionFlag(intx,inty)//獲取（x,y）處的狀態

(3)、SetAllFlag(int[][]NewFlag)//設置當前整個棋面的狀態為NewFlag

(4)、GetAllFlag()//獲取當前整個棋面的狀態

(5)、DrawChessPiece(Graphicsg)//繪制當前局面的棋子

由於本類比較重要，所以附上了代碼，見源代碼1。

6.chessBoard類

功能為繪制棋盤線。由於圍棋的棋盤比較復雜，橫線、豎線較多，且為了使棋盤美觀，還要自定義窗口邊框、棋盤邊框、對弈雙方邊框等，對線寬、線型也有一定要求。有時要單像素線條，有時要多像素線條。對於多像素線條，我主要用了2種方法。

方法一：

在需要繪制多像素線條處首先繪制一條單像素線，然後根據線寬要求上下平移適當像素達到繪制多像素的目的。這樣的方法適合繪制水平線或豎直線，繪制其他斜率的線條容易造成走樣。在沒有想到比較好的反走樣編程思想後我選擇了調用Java庫中已經封裝好的函數。

方法二：

為了克服方法一繪制非水平或豎直線時造成的走樣，同時也為了更進一步學習Java語言，我猜想肯定會有類似OpenGL中設置線寬的畫刷，於是上網網路找到了相應的畫刷Stroke類。通過Java庫實現繪制不同線寬的直線，達到了反走樣效果。

7.chessOneStep類

這個類是為了配合chessList類實現悔棋以及在計算機下棋演算法實現返回有效狀態點而設計的。主要數據成員為

privateintx,y,weight；//其中x,y表示點坐標，weight表示將棋下到該點獲得的估價值。

主要方法如下：

(1)、GetX()//獲得當前對象的x坐標

(2)、GetY()//獲得當前對象的y坐標

(3)、GetWeight()//獲得當前對象的(x,y)處的估價值

8.chessList類

程序支持悔棋功能，為了實現悔棋，自定義了chessList類。這個類主要通過引入java.util.ArrayList和java.util.List實現集合的數據類型。然後自定義一些方法，如下：

（1）、AddStep(chessOneStepOneStep)//添加一步棋到List中

（2）、GetSize()//獲得當前List的大小

（3）、ClearList()//清空List

（4）、RemoveLast()//刪去List中的最後元素

由於每次刪除當前List中的最後一個元素，實現後進先出，所以可以模擬棧的功能實現悔棋。

9.myCompare類

由於在計算機下棋的極大極小博弈樹演算法中需要對自定義對象chessOneStep按weight進行排序，所以引入了myCompare類，通過實現Comparator介面中的compare方法完成自定義對象排序。

10.chessPanel類

程序的自定義面板類，主要負責完成當前框架內容的顯示。這是一個重要的與框架和圖形顯示密切相關的類。主要數據成員為

privatechessboardMyChessBoard;//當前顯示棋盤

privatechesspieceMyChessPiece;//當前顯示整個棋面的狀態

主要方法如下：

（1）、chesspanel(chessboardMyChessBoard1,chesspieceMyChessPiece1)//構造函數，分別用MyChessBoard1和MyChessPiece1初始化MyChessBoard和MyChessPiece

（2）display(chessboardMyChessBoard1,chesspieceMyChessPiece1)//自定義顯示回調函數，調用repaint()完成重新繪制游戲界面

（3）、paintComponent(Graphicsg)//核心方法，調用各種函數完成具體的繪制工作

11.chessPositon類

程序演算法核心類，總的功能是控制人和計算機輪流下棋，以及調用chessPanel類中的display(chessboard,chesspiece)方法完成界面的實時刷新。關於chessPositon類，我在此將重點介紹。chessPosition類的主要數據成員如下：

;//當前顯示棋盤

;//當前顯示整個棋面的狀態

;////當前顯示面板

=newchesslist();//當前下棋集合，用於悔棋

finalprivatestaticintINF=(1<<30);//表示正無窮大的常量，用於極大極小博弈數搜索演算法

publicstaticbooleanCanGo;//控制當前下棋一方

類的設計集中體現在成員方法的設計上。實現人機對戰，只有語言是遠遠不夠的，還要加入演算法，用演算法引導計算機下棋。下面介紹該類的方法成員：

（1）、chessposition(chesspanel,chessboard,chesspiece)//帶有參數的構造函數

（2）、chessposition()

不帶參數的構造函數

（3）、mouseClicked(MouseEventevent)

滑鼠響應函數，負責人的下棋，根據滑鼠點擊的位置轉換得到所在棋盤的相對位置。如果該位置不合法，即超出棋盤有效范圍，點擊無響應；如果該位置上已有棋，彈出消息框給出提示。這二者都要求重新給出下棋位置，即當前滑鼠響應無效…直到點擊到棋盤有效區域。

（4）、IsOver(int[][]Array,intx,inty)

判斷當前int[][]Array對應的棋局是否結束，即一方五子連成一條直線。此處有兩種思路，一種對當前棋面上的所有棋子都進行一次判斷，具體為水平方向、豎直方向、與水平線成45度方向、與水平線成135度方向，只要有一個方向五子連成一條直線就說明有一方獲勝，游戲結束；另一種思路為只在當前下棋的4個方向進行判斷，我的程序採用的是第二種，所以IsOver方法除了int[][]Array參數外，還有x,y參數，（x,y）表示當前下棋的坐標點。

（5）display()

通過調用自定義面板類的顯示回調函數用於重新顯示游戲界面，達到每下一步棋及時更新游戲界面的目的。

（6）、GetValue(intflag,intnum)

估值函數，根據經驗把棋局分成只有1顆棋相連，2顆棋相連且兩端被封死，2顆棋相連且一端封死另一端活的，2顆棋相連且兩端都是活的，同理3顆棋、4顆棋也各自可分3種情況。不同的情況對應不同的估價值。估價值的設定是決定計算機一方是否智能的一個關鍵因素。

（7）、GetPredictValue(intflag,intnum)

對未連成一片但通過再下一顆子就能連成一片的局面進行估值，這在雙方下棋的有限步驟內是能產生重要影響的。如果每局棋僅考慮當前一步，是不可取的。

（8）、Evaluate(int[][]Array,intx,inty)

根據棋面具體情況以及預先設定的估值函數，對某個點對應的局面進行評估。由於每次雙方只能下一顆棋，所以可以每次取當前局面的所有點中對應估值最大值點的估值作為整個局面的估值。

（9）、GetGreedNext()

計算機下棋方法1，對應難度等級為簡單，採用貪心思想。每次下棋前在求得最有利點下棋，而是否最有利只是通過一步評估。演算法偽碼描述為：

Max取負無窮大

for(行i從0到15)

{

For(列j從0到15)

{

If((i，j)對應的位置無棋)

{

a.假設放上一顆由人控制的棋，求估價值；

b.假設放上一顆由計算機控制的棋，求估價值；

c.取二者中較大值作為(i,j）處的估價值tmp；

d.取tmp與Max較大值賦值給Max.

}

}

}

最終Max對應的點就是當前整個局面中最大的估值點。至於上述為什麼要考慮雙方都在該點下棋的情況呢？主要原因為下五子棋是個攻防兼備的過程，不僅要考慮自己對自己最有利，還要考慮對對手最不利，通俗來講就是在自己贏的時候不能讓對手先贏。

（10）、GetSearchNext(intLookLength)

derectSearch(int[][]Array,booleanwho,intdeepth)

計算機下棋方法2：直接搜索法,對應難度等級為中等。

每步棋最多有225個不同下法，若採用直接搜索法則對應的孩子節點有225個（在下棋過程中會逐漸減少），即每層有最多225個節點待擴展，這就決定了直接搜索進行不超過2次—主要原因有兩點：

a.採用深度優先搜索需要遞歸，遞歸中狀態過多可能會爆棧，我們知道遞歸是用棧機制來實現的；採用寬度優先搜索又需要存儲為擴展的節點，這對內存容量要求很高。

b.不管深搜還是廣搜，在時間復雜度為O(N^m)的情況下都是不能接受的。其中N為當前棋局的待擴展節點，最大225;m為搜索的深度。

綜上所述，在採用直接搜索法時搜索深度不能太深，嚴格來說是應該控制在2層以內，在計算機運算速度在10^7次每秒的情況下，理論和實驗都表明超過2層就會變得很慢且這種趨勢成指數級增長。

直接搜索演算法偽代碼為

GetSearch(booleanflag，intdeep)

{

如果deep等於0，返回當前棋局估值；

for(行i從0到15)

{

For(列j從0到15)

{

If((i，j)對應的位置無棋)

{

如果輪到計算機下棋，置標志位為2

GetSearch(！flag，deep-1)；

如果輪到人下棋，置標志位為1；

GetSearch(！flag，deep-1)；

}

}

}

}

（11）、GetMinMaxsearchNext(intLookLength)

MinMaxsearch(int[][]Array,booleanwho,intdeepth)

計算機下棋演算法3：極大極小博弈樹法,對應難度等級為困難。五子棋是個博弈游戲，當前在尋找對自己最有利的下棋點時要盡可能保證對對手最不利，這種思想可以用極大極小博弈樹