翻转棋算法

⑴ 求C# 黑白棋翻转算法

如果是修改现有代码，可以留联系瞧瞧。

⑵ 关于java黑白棋涉及到java中的哪些技术

制作棋盘需要GUI，也就是
图形用户界面
；判断走棋需要设计算法，要用多线程技术；建立网络连接需要
网络编程
；还需要数据库。差不多就这些。。。

⑶ 求黑白棋算法。

优先级算法(1-8)x( a-h)

对这64个格分别定义优先级，优先级高的先落子，同优先级的（同优先级的格子非常少）考虑吃子数。
算法简单极易实现，做的AI保证无敌。

当然 这64个格子的具体优先级，需要精通黑白棋的人来分析了。

⑷ 天天象棋中的翻翻棋的算法

你好！ 帅五平六 兵三进一 兵三进一 马五进三 兵三平四 再把马跳到左边叫杀，黑必丢士 注意别走六路，避免被黑将牵制..

⑸ 有没有人懂黑白棋（翻转棋）的核心算法

通过发现行与行之间的有机的联系，减少枚举的量。
把原来的全部枚举变成枚举一行，从而加速。
只要确定了第一行的状态，其余行的状态都是可以确定的。

⑹ 求JAVA黑白棋食子问题算法！

简单说下：
从落子位置开始寻找第一个和自己的子不同的子，找到后向各个方向前后找到和自己相同的子，如果数量大于5就判定胜利

⑺ java 编黑白棋如何实现判断那些位置能够下棋

原来是要求有子吃才能下子的算法啊。你可以写个算法，
从要下子的地方往周围八个格子的方向搜索（循环8次）
{
if 格子里面有对方的子
then {
继续往这个方向搜索，直到没有对方的子，
如果尽头是空位，没有己方的子，则失败次数+1。
否则翻转中间全部的对方的子。
}
else 失败次数+1。
}
失败次数==8，则此次下子失败，提示此处不能下子。

⑻ 黑白棋算法 哪错了

大致看了一下，你确定这个题目只要循环100次就够了？t数组会不会有溢出的可能？
我不知你设置t[100]的目的是什么，但我觉得只要保存最小值就够了，似乎没必要设一个数组。
另外，f是多余的，可以改成这样：
{
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翻转棋问题求助 输入初始状态，1,0表示，一次操作可以改变某一位置及其上下左右五个位置的状态

故事: 很多年前, 一个爸爸和一个妈妈想休假，所以他们决定晚上去城镇。他们叫来最信任一个人来照看孩子。当保姆来的时候，他们的连个孩子已经在床上睡着了。所以保姆只是看了看孩子是否睡的好，就坐下了。
深夜，保姆觉得无聊就想去楼下看电视。但是她看不了，因为楼下没有电视。她就打电话给孩子的父母，问是否可以在他们的卧室看电视，当然孩子的父母同意了。
但保姆又想要最后一个请求。
她问是否可以用毯子或者衣服盖住那小丑雕像，因为那使她感到很害怕。
电话沉默了一会。
（此时爸爸在和保姆通话）
他说：带孩子离开房间……
我们将会叫警察……我们从来没有什么小丑雕像。
那小丑很可能是一个从监狱逃出来的杀人犯。
电话里沉默了一会儿。
（正在跟保姆通话的孩子的父亲）说：带上孩子们，离开房子……我们会通知警察……我们没有一个小丑雕像……
孩子们和保姆被小丑谋杀了。
结果是，小丑是一个从监狱里逃出来的杀人犯
如果你不在5分钟内转发这个贴子，这个小丑在凌晨3点时将会拿着刀站在你的床前

⑽ 人工智能设计，黑白棋估值函数有哪些，希望详细讲解

这个问题太深奥了、只能网络之
这里将要叙述三种不同的估值函数范例。大多数的黑白棋程序都可以归结于此。
棋格表
这种算法的意思是，不同的棋格有不同的值，角的值大而角旁边的格子值要小。忽视对称的话，棋盘上有10个不同的位置，每个格子根据三种可能性赋值：黑棋、白棋和空。更有经验的逼近是在游戏的不同阶段对格子赋予不同的值。例如，角在开局阶段和中局开始阶段比终局阶段更重要。

一般认为，采用这种算法的程序总是很弱，但另一方面，它很轻易实现，于是许多程序开始采用这种逼近。并且，对于许多程序设计者来说，它有能力使程序强到击败它的创造者...

基于行动力的估值
这种更久远的接近有很强的全局观，而不像棋格表那样局部化。观察表明，许多人类玩者努力获得最大的行动力(可下棋的数目)和潜在行动力(临近对手棋子的空格，见技巧篇)。假如代码有效率的话，可以很快发现，它们提高棋力很多。和另一种人类的策略一样，许多基于行动力估值的程序同时还有一些边角配置的知识，试图在中盘早期使棋子最少。

基于模版的估值
正如上面提及的，许多中等力量的程序经常合并一些边角判定的知识，最大行动力和潜在行动力是全局特性，但是他们可以被切割成局部配置，再加在一起。棋子最少化也是如此。 这导致了以下的概括：在估值函数中仅用局部配置(模版)，通常单独计算每一行、一列、斜边和角落的模板，再线性叠加在一起来实现。并且，配置情况的值非常依靠于游戏的不同阶段。比如，一条边有3321种配置情况((3^8-3^4)/2+3^4)，每种情况的分值好坏在游戏的不同阶段都不相同。分值基于强力玩者和程序的游戏结果统计，他们存于数据库中，游戏启动时自动调入。

常见的有这样一些模板：

名称 类似区域 配置数 去掉对称后的配置数
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
估值合并
一般程序的估值基于许多的参数，如行动力、潜在行动力、余裕手、边角判定、稳定子(见技巧篇)。但是怎么样将他们合并起来得到一个估值呢？为了提高速度，一般的程序采用线性合并。设a1，a2，a3，a4为参数，则估值s：=n1*a1+n2*a2+n3*a3+n4*a4。其中n1，n2，n3，n4为常数，术语叫“权重”(weight)，它决定了参数的重要性，来自于统计值。