五子棋人机对战算法

1. 人机五子棋对战算法 棋盘是15*15的棋盘，我定义map[15][15]的二维数组，里面的用来存储

学习一下博弈树吧

2. java五子棋人机对战的一段代码帮我具体分析下是怎么运算的！

shape是三维数组，前两维是位置，第三维开始，0-3放着4个方向的连着的同颜色子的数目（个人估计应该排序过），4放着评估值
下面的一堆循环是这样的：
如果已经有5个连一起，评估值为最高（200），跳出
如果是4个，则看下一个连着的棋子数，4个150分，3个100分，其他50分
如果是3个，则看下一个连着的棋子数，3个75分，其他20分
如果是2个，10分
如果是1个，0分

最后的循环是找出评估值最高的位置
max_x,max_y放这个位置，max是放评估值

个人认为这样的评估算法下电脑AI不会很高
因为情况分太粗

3. c++编写小游戏，五子棋人机对战的算法要怎么写啊，希望大神路过指点一下

ai啊
一般都是DFS算法＋分支评分(用于alpha/beta剪枝)

4. 五子棋算法 vc++（MFC）

就是给1000分，估计也没有人为这个给你写代码。因为来这里的高手才不稀罕分数，而低手又写不出来。

不过，我可以给你提供一个思路。

这个，可以用深度优先搜索算法。

提供一个伪代码给你：

//写一个估值函数
int 获得价值（ int nPlayer， int x, int y )
{
// 函数说明：
// 假设把棋子落到x,y处，所能获得的价值。
// nPlyaer == 1表示黑方，nPlyaer==2表示白方

1、判断如果是赢（横向、纵向、斜向五个连起来）就返回无穷大（一个远远大于最高价值的值，例如1000）
2、判断如果是双冲4，返回 200
3、判断如果是冲四活三，返回150
4、判断如果是双活三，返回100
5、如果挨着自己的棋子，两头又有空隙，返回50
6、其他的有利的判断。。。。
7、返回以上判断的价值
}

//写一个获得最佳位置的函数
//int 获得最佳位置( int 黑方或白方, int 层数, POINT& 返回位置 )
int GetBestPosition( int nP, int n, POINT& ptBest )
{
1、枚举所有可以落子的位置。
2、假设将棋子落到该处。
3、获得该处的价值（ 保存在 int nJia ）;

4、如果层数＝＝1，转到第7步:;
5、否则：
6、//递归的调用GetBastPosition( 对方, 层数减一 );
nJia －＝ GetBastPositon( nP == 1 ? 2 : 1, -- n );
7、找出所枚举的所有的落子点中价值最高的那个位置。
8、将7中找到的位置存入ptBest，返回nJia.
}

说明一下：
层数，就是想让程序能够考虑几步。

总体的思路就是，搜索所有可以落子的地点（当然可以优化，比如远离交战焦点的地方可以忽略），假设将棋子落到该处，然后评估这个位置的价值，再减去敌人能获得的最高价值，就等于这个位置的实际价值，找出实际价值最高的点，就是最好的落子点了。

最难的就是写估值函数。一个良好的估值函数，加上搜索的一些优化，就是一个很好的博弈算法。

5. java 五子棋人机对战如何实现

楼下那个在瞎扯，，，那个视频我看过，是人直接操作的。。。

你这个当然设计AI了。。。具体做到什么程度看你需要电脑智商多高。

大体思路这样。。主要是分数的衡量。。

首先。人走过之后，电脑扫描整个棋盘，判断哪些地方会有连三、连四
（专业术语叫什么我就不知道了。。嘿嘿）。。然后你自己定义一个分值表，给这些点打上分，并选择最有威胁的点“试探性”的走上一步，这里说的试探，其实就是递归搜索啦。。好像专业棋手一般要20层，具体多少要看你想要什么难度的。

所以难得地方，就在于棋力的衡量，我五子棋没什么研究，不过我知道，专业的五子棋软件都是自带定式库的。。这个你个人是不可能实现了，象征性的做个定式表就行了，弄上常见的像什么活三、死三之类的。

然后难度就在于怎么对搜索加速了，我觉得至少也得递归七八层吧。。。具体算法就不知道了，反正肯定不会是简单的DFS啦～～～嘿嘿。。。。。

我在CSDN上看到一个特别有名的帖子。。推荐你去看看。。貌似和我说的差不多，不过也没什么什么名堂出来，不过他里面提到过什么软件，你可以下载了看一看

那个帖子粘出来你肯定一顿bs。。你自己搜下吧。。。
还有这个帖http://topic.csdn.net/t/20001021/09/35626.html
有基本思路和数据结果，主要是还有一个打分的标准，可以参考一下

6. 求问五子棋AI算法思路

五子棋的核心算法

五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，其规则简单，变化多端，非常富有趣味性和消遣性。这里设计和实现了一个人机对下的五子棋程序，采用了博弈树的方法，应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。

一、相关的数据结构
关于盘面情况的表示，以链表形式表示当前盘面的情况，目的是可以允许用户进行悔棋、回退等操作。
CList StepList;
其中Step结构的表示为：

struct Step
{
int m; //m,n表示两个坐标值
int n;
char side; //side表示下子方
};
以数组形式保存当前盘面的情况，
目的是为了在显示当前盘面情况时使用：
char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];

其中FIVE_MAX_LINE表示盘面最大的行数。

同时由于需要在递归搜索的过程中考虑时间和空间有效性，只找出就当前情况来说相对比较好的几个盘面，而不是对所有的可下子的位置都进行搜索，这里用变量CountList来表示当前搜索中可以选择的所有新的盘面情况对象的集合：

CList CountList;
其中类CBoardSituiton为:
class CBoardSituation
{
CList StepList; //每一步的列表
char FiveArea[FIVE_MAX_LINE][FIVE_MAX_LINE];
struct Step machineStep; //机器所下的那一步
double value; //该种盘面状态所得到的分数
}

二、评分规则
对于下子的重要性评分，需要从六个位置来考虑当前棋局的情况，分别为：-,¦,/,\,//,\\

实际上需要考虑在这六个位置上某一方所形成的子的布局的情况，对于在还没有子的地方落子以后的当前局面的评分，主要是为了说明在这个地方下子的重要性程度，设定了一个简单的规则来表示当前棋面对机器方的分数。

基本的规则如下：

判断是否能成5, 如果是机器方的话给予100000分，如果是人方的话给予－100000 分；
判断是否能成活4或者是双死4或者是死4活3，如果是机器方的话给予10000分，如果是人方的话给予－10000分；
判断是否已成双活3，如果是机器方的话给予5000分，如果是人方的话给予－5000 分；
判断是否成死3活3，如果是机器方的话给予1000分，如果是人方的话给予－1000 分；
判断是否能成死4，如果是机器方的话给予500分，如果是人方的话给予－500分；
判断是否能成单活3，如果是机器方的话给予200分，如果是人方的话给予－200分；
判断是否已成双活2，如果是机器方的话给予100分，如果是人方的话给予－100分；
判断是否能成死3，如果是机器方的话给予50分，如果是人方的话给予－50分；
判断是否能成双活2，如果是机器方的话给予10分，如果是人方的话给予－10分；
判断是否能成活2，如果是机器方的话给予5分，如果是人方的话给予－5分；
判断是否能成死2，如果是机器方的话给予3分，如果是人方的话给予－3分。

实际上对当前的局面按照上面的规则的顺序进行比较，如果满足某一条规则的话，就给该局面打分并保存，然后退出规则的匹配。注意这里的规则是根据一般的下棋规律的一个总结，在实际运行的时候，用户可以添加规则和对评分机制加以修正。

三、胜负判断
实际上，是根据当前最后一个落子的情况来判断胜负的。实际上需要从四个位置判断，以该子为出发点的水平，竖直和两条分别为 45度角和135度角的线，目的是看在这四个方向是否最后落子的一方构成连续五个的棋子，如果是的话，就表示该盘棋局已经分出胜负。具体见下面的图示：

四、搜索算法实现描述
注意下面的核心的算法中的变量currentBoardSituation，表示当前机器最新的盘面情况, CountList表示第一层子节点可以选择的较好的盘面的集合。核心的算法如下：
void MainDealFunction()
{
value=－MAXINT; //对初始根节点的value赋值
CalSeveralGoodPlace(currentBoardSituation,CountList);
//该函数是根据当前的盘面情况来比较得到比较好的可以考虑的几个盘面的情况，可以根据实际的得分情况选取分数比较高的几个盘面，也就是说在第一层节点选择的时候采用贪婪算法，直接找出相对分数比较高的几个形成第一层节点，目的是为了提高搜索速度和防止堆栈溢出。
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中大的赋给根节点
}
for(i=0;ivalue)
//找出那一个得到最高分的盘面
{
currentBoardSituation=pBoard;
PlayerMode=min; //当前下子方改为人
Break;
}
}

其中对于Search函数的表示如下：实际上核心的算法是一个剪枝过程，其中在这个搜索过程中相关的四个参数为：（1）当前棋局情况；（2）当前的下子方，可以是机器(max)或者是人(min)；（3）父节点的值oldValue；（4）当前的搜索深度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)
//这里goal(board)<>0表示已经可以分出胜负
return goal(board);
else
return evlation(board);
}
}

注意这里的goal(board)函数是用来判断当前盘面是否可以分出胜负，而evlation(board)是对当前的盘面从机器的角度进行打分。

下面是Select函数的介绍，这个函数的主要目的是根据 PlayerMode情况，即是机器还是用户来返回节点的应有的值。

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

五、小结
在Windows操作系统下，用VC＋＋实现了这个人机对战的五子棋程序。和国内许多只是采用规则或者只是采用简单递归而没有剪枝的那些程序相比，在智力上和时间有效性上都要好于这些程序。同时所讨论的方法和设计过程为用户设计其他的游戏（如象棋和围棋等）提供了一个参考。

7. 五子棋人工智能算法讲解

五子棋算法可简可繁,要看你对自己五子棋程序智能的要求, 人机对战的意思就是人和电脑下,也就是说电脑会思考如何下棋....其实这才是五子棋程序的核心.如果只实现人与人对战的话,是一件很简单的事情,无非就是绘制棋盘,然后绘制下棋的效果,再写个下棋合法性判断,胜负判断....大概就搞定了....所以核心其实是人机对战的电脑那部分人工智能.这东西吧,可以研究的很多,不过主要的几个设计要点就是搜索算法和估值算法,这两个是最主要的,还有提高电脑思考销率的方法就有多cpu的计算机多线程思考的设计....通过一些手段让电脑变得更像人类棋手的,例如利用一些遗传算法之类的让电脑具有学习能力,可以在失败中吸取教训,开局库,历史启发之类的一大堆......但是总而言之,这一系列算法的设计没有一个标准,只要能让你的电脑下棋下的更聪明,更快那就是好算法.国内有一个叫王晓春的写过一本叫<<pc游戏编程( 人机博弈)>>的书,这是一本研究人机博弈程序很经典的书,书的后面还附了一个五子棋的程序实例,你可以参考一下.下面是csdn的下载地址,你也可以自己去搜一下.http://download.csdn.net/source/1925326

8. 求五子棋人机对战算法

总的来说，要让电脑知道该在哪一点下子，就要根据盘面的形势，为每
一可能落子的点计算其重要程度，也就是当这子落下后会形成什么棋型（如：“冲四”、“活三”等），然后通览
全盘选出最重要的一点，这便是最基本的算法。当然，仅靠当前盘面进行判定是远远不够的，这样下棋很轻易掉进
玩家设下的陷阱，因为它没有考虑以后的变化。所以在此基础上我们加入递归调用，即：在电脑中猜测出今后几步
的各种走法，以便作出最佳选择，这也是我们下棋时常说的“想了几步”。如此一来您的程序便具有一定的水平了。
什么？不信！过来试试吧！
总体思路弄清之后，下面进行具体讨论：
一：数据结构
先来看看数据结构，我们需要哪些变量？
首先得为整个棋盘建立一张表格用以记录棋子信息，我们使用一个15*15的二维数组 Table[15][15] (15*15是
五子棋棋盘的大小)，数组的每一个元素对应棋盘上的一个交叉点，用‘0’表示空位、‘1’代表己方的子、‘2’
代表对方的子；这张表也是今后分析的基础。
在此之后还要为电脑和玩家双方各建立一张棋型表Computer[15][15][4]和Player[15][15][4]，用来存放棋型
数据，就是刚才所说的重要程度，比如用‘20’代表“冲四”的点，用‘15’代表“活三”的点，那么在计算重要
性时，就可以根据20>15得出前者比后者重要，下子时电脑便会自动选择“冲四”的点。那为什么棋型表要使用三
维数组呢？因为棋盘上的每一个点都可以与横、竖、左斜、右斜四个方向的棋子构成不同的棋型，所以一个点总共
有4个记录；这样做的另一个好处是可以轻易判定出复合棋型，例如：假如同一点上有2个‘15’就是双三、有一个‘15’和一个‘20’就是四三。
怎么样！3个数组构成了程序的基本数据骨架，今后只要再加入一些辅助变量便可以应付自如了。应该不会太
难吧？OK！有了这么多有用的数据，我们就可以深入到程序的流程中去了。
二：程序流程
我们主要讨论五子棋的核心算法，即：人工智能部分，而其他像图形显示、键盘鼠标控制等，因较为简单，所
以就不作过多介绍了。
我们看到本程序由六个基本功能模块构成，各模块的具体分析如下：
（1）初始化：首先，建立盘面数组Table[15][15]、对战双方的棋型表Computer[15][15][4]和Player[15]
[15][4]并将它们清零以备使用；然后初始化显示器、键盘、鼠等输入输出设备并在屏幕上画出棋盘。
（2）主循环控制模块：控制下棋顺序，当轮到某方下子时，负责将程序转到相应的模块中去，主要担当一个
调度者的角色。
（3）玩家下子：当轮到玩家下时，您通过键盘或鼠标在棋盘上落子，程序会根据该点的位置，在Table[15]
[15]数组的相应地方记录‘2’，以表明该子是玩家下的。
（4）盘面分析填写棋型表：本程序核心模块之一，人工智能算法的根本依据！其具体实现方法如下：您在下
五子棋时，一定会先根据棋盘上的情况，找出当前最重要的一些点位，如“活三”、“冲四”等；然后再在其中
选择落子点。但是，电脑不会像人一样分析问题，要让它知道哪是“活三”、哪是“冲四”，就得在棋盘上逐点
计算，一步一步的教它。
先来分析己方的棋型，我们从棋盘左上角出发，向右逐行搜索，当碰到一个空白点时，以它为中心向左挨个
查找，假如碰到己方的子则记录然后继续，假如碰到对方的子、空白点或边界就停止查找。左边完成后再向右进
行同样的操作；最后把左右两边的记录合并起来，得到的数据就是该点横向上的棋型，然后把棋型的编号填入到Computer[x][y][n]中就行了（x、y代表坐标，n=0、1、2、3分别代表横、竖、左斜、右斜四个方向）。而其他三
个方向的棋型也可用同样的方法得到，当搜索完整张棋盘后，己方棋型表也就填写完毕了。然后再用同样的方法
填写对方棋型表。
注重：所有棋型的编号都要事先定义好，越重要的号数越大！
OK! 怎么样？有点累了吧？不过千万别泄气！因为好戏还在后头。
Let's go！
（5）电脑下子：有了上面填写的两张棋型表，现在要作的就是让电脑知道在哪一点下子了。其中最简单的
计算方法，就是遍历棋型表Computer[15][15][4]和Player[15][15][4]找出其中数值最大的一点，在该点下子即
可。但这种算法的弱点非常明显，只顾眼前利益，不能顾全大局，这就和许多五子棋初学者一样犯了“目光短浅”
的毛病。
要解决这个问题，我们引入‘今后几步猜测法’，具体方法是这样的： 首先， 让电脑分析一个可能的点，
假如在这儿下子将会形成对手不得不防守的棋型（例如：‘冲四’、‘活三’）；那么下一步对手就会照您的思
路下子来防守您，如此一来便完成了第一步的猜测。这时再调用模块4对猜测后的棋进行盘面分析，假如出现了
‘四三’、‘双三’或‘双四’等制胜点，那么己方就可以获胜了（当然对黑棋而言‘双三’、‘双四’是禁手
，另当别论）；否则照同样的方法向下分析，就可猜测出第二步、第三步……
等一等，要是盘面上没有对手必须防的棋型，哪该怎么办呢？进攻不成的话就得考虑防守了，将自己和对手
调换一下位置，然后用上面的方法来猜测对手的棋，这样既可以防住对手巧妙的攻击，又能侍机发动反击，何乐
而不为呢！
但是必须告诉大家的是：猜测法的运算量相当之大，据我的经验，用Pentium-100猜测3步的走法平均需要15
秒以上时间，所以建议猜测量在5步以内。可别小瞧了这5步，有时它甚至会走出让您拍手叫绝的妙着呢！
（6）胜败判定：务须多言，某方形成五子连即获胜；若黑棋走出‘双三’、‘双四’或长连即以禁手判负。
到现在为止，整个五子棋软件就基本完成了，其水平大约在中级上下。当然，这种算法并不是最好的，但我
相信它的基本思路是正确的。

9. 系统框图如下 java实现五子棋程序 可以实现人人对战 人机对战 简单功能 悔棋 认输

一、实验题目

五子棋游戏。

二、问题分析

五子棋是双人博弈棋类益智游戏，由围棋演变而来，属纯策略型。棋盘通常15*15，即15行，15列，共225个交叉点，即棋子落点；棋子由黑白两色组成，黑棋123颗，白棋122颗。游戏规则为黑先白后，谁先五子连成一条直线谁赢，其中直线可以是横的、纵的、45度、135度。

本次Java编程我的目的是现实人机对战，即游戏者一方是人，另一方计算机。这就要求程序不仅要具备五子棋的基本界面，还要编程指导计算机与人进行对弈。为了使程序尽可能智能，我采用了贪心策略、传统搜索算法、极大极小博弈树算法，对应游戏玩家的3个等级：简单、中等、困难。

三、功能设计

我的程序基本功能是实现人机对弈五子棋。人和电脑交替下棋，谁先五子连成一条直线谁就赢。下面是我程序的功能模块：

1.等级设置

核心功能是实现不同策略与算法的对比运用，纯贪心策略实现简单等级对手，直接搜索算法实现中等等级对手，极大极小博弈树算法实现困难等级对手。对应程序中的3选1单选按钮。

2.悔棋功能

模拟栈机制实现人悔棋，不限步长的悔棋。对应程序中的悔棋按钮。

3.棋面绘制

根据不同机计算机的屏幕分辨率，绘制逼真的棋盘。

4.图片引入

两张古典的人物图片，生动模拟对弈双方。人物图片旁的黑白棋钵图片显示黑白棋归属。

5.背景设置

支持用户选择背景，包括棋盘、棋盘边框、窗口边框，彰显个性。

6.音乐播放

下棋时有棋子落地的声音，一方胜利时有五子连成一片的声音。同时在设置背景时相应的改变整个对弈过程中的背景音乐。

7.时间显示

在棋盘正上方有一模拟文本框显示当前棋局用时。

8.其他小功能

支持和棋、认输、开启新游戏、退出游戏等操作。

四、数据结构与算法设计

数据结构部分

1.当前棋局的存储结构

我的五子棋程序选择通常用到的15行*15列棋盘，可以开二维数组PositionFlag=newint[15][15]，PositionFlag[i][j]为0表示(i,j)点尚无棋，为1表示(i,j)点是人的棋子，为2表示(i,j)点是机器的棋子。之所以选择二维数组，主要原因有两点：

1.本程序需要频繁随机访问15*15的交叉点，对应查询该点状态以及改变该点状态，随机访问是数组的特点。

2.15*15=225开二维数组的内存需求相对现在内存为2G及以上的计算机完全可以接受，且数组实现简单、操作方便。

基于以上两点，尽管创建动态的顺序表—链表可能可以节省少量内存（可以只存当前有棋的点，原数组对应位置为0的点可以不存），但选择数组的优势完全在上述两点体现了出来。

2.实现悔棋操作的数据结构

由于每次悔棋只需回退当前几步，后进先出原则，这正是栈这种典型数据结构的设计思想，于是我选择栈。我自己先写了用自定义数组模拟的栈，但由于是学Java语言且由于悔棋的存储空间需要随当前步数增大而增大（由于每局最多下225步，即最多要悔225步，所以自己开个225的数组完全可以避免存储空间自增长的问题且内存完全可以接受，之所以不用自定义数组而用ArrayList类主要是为了尝试Java中STL的用法），所有我最终改为用Java类库中的ArrayList类。

确定用ArrayList类实现栈机制后就必须考虑每个ArrayList单元具体存储什么。刚开始我存储的是当前的棋局，即整个局面，而每个局面对应一个二维数组，这样是很占用内存的。试想一下，在最坏情况下，225个ArrayList单元，每个单元存放一个15*15的二维数组，尽管225*15*15在Java的内存管理机制下不会爆栈，但也是极不划算的。之所以说不划算，是因为有更好的解决方案。由于每次悔棋只是在回退倒数一步，多步悔棋只需循环回退，所以可以只存储当前棋局最后一步的下法，对应一个二维点，完全可以自定义一个二维坐标类chessOneStep。

算法设计部分

Java语言是面向对象的语言。我在进行五子棋游戏编程是总共传创建了11个自定义的类。在编写程序的过程中，我有一个明显的体验就是面向对象编程就是一项有关对象设计和对象接口技术，很多关键的技术就是如何设计自定义的对象。

下面我先概括给出我的所有类的作用：

1.mainFrame类：主框架类，我应用程序的入口；

2.chessPositon类：主控类，这个类是我程序的核心类，负责控制双方的下棋，以及调用其他的类完成当前棋局的显示绘制；

3.chessPanel类：面板类，调用其他底层类完成当前棋局的显示绘制；

4.chessBoard类：棋盘绘制类，负责棋盘的绘制；

5.chessImage类：文件类，包含各种资源（背景图片、背景音乐）以及静态全局变量（publicstaticType）；

6.chessButton类：组件类，定义各种组件，包括按钮、单选按钮、文本框等；

7.chessMusic类：音乐类，负责调用Java库类完成背景音乐、下棋音乐、取胜音乐等的播放；

8.chessPiece类：棋局类，定义棋局二维数组数据结构并完成相关操作；

9.chessList类：栈类，完成悔棋等操作；

10.chessOneStep类：棋子类，定义每步坐标以及下在该处获得的估价值；

11.myCompare类：排序类，完成chessOneStep类的自定义排序

详细设计

1.mainFrame类

作为我的五子棋程序的主类，mainFrame类主要实例化相关的对象，如chessbutton,chessborad等，从而完成框架的创建。更重要的是实例化chessposition，这是本程序的核心类，控制游戏双方行棋过程完成人机互动下棋，然后将MyChessPosition与鼠标响应addMouseListener（）关联起来。

2.chessMusic类

一个好的游戏必须给人一种身临其境的感觉，而声音是营造这种氛围的重要因素。参照网上各游戏运行商的音乐配置，我选择相关逼真的声音。包括背景音乐、下棋棋子落到棋盘发出的声音以及一方胜出的配乐。所有这些功能的实现，依赖于自定义的chessMusic类，采用AudioInputStream配合Clip的方式完成音乐播放的软硬件工作，然后定义两个接口chessmusic(StringName)和Stop(),前者完成播放功能，后者完成关闭当前音乐功能。因为音频文件相对较大，而我的程序提供在不同背景乐之间切换的功能，所以在打开另一个音频文件之前必须关闭前一个正在播放的音频文件，防止出现溢出。

3.chessImage类

适当的动画或图片能给游戏玩家带来美的体验。所以我的五子棋程序界面在不失和谐的前提下引入了尽可能多的图片，包括对弈双方、棋钵等。图片引入的具体工作通过语句importjavax.imageio.ImageIO完成。同时，由于图片要在用到它的类中被访问，为了避免频繁调用函数，我直接将图片相关联的对象定义为publicstatic，表明是公用的、静态的。进一步引申开去，我将程序中用到的静态全局变量都定义在chessImage类中。具体如下：

publicstaticDatebegin;//每局开始时间

publicstaticDatecur;//每局结束时间

;//结束端点1

;//结束端点2

publicstaticbooleanIsGameOver;//是否只有一方获胜

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

publicstaticintColorOfWindows[][]={{60,179,113},{245,245,245},{122,122,122}};//背景颜色

publicstaticintWitchMatch;//背景搭配

;//背景音乐

publicstaticintCurrentStep;//记录当前步数

publicstaticintRank;//设置难度等级

;//判断是否认输

publicstaticbooleanIsTie;//判断是否认输

publicstaticStringMessage;//输出提示信息

publicstaticImageIconImage;//图标

publicstaticImageblackBoard;//白棋盘

publicstaticImagewhiteBoard;//黑棋盘

publicstaticImageblackChess;//白棋棋子图片

publicstaticImagewhiteChess;//白棋棋子图片

publicstaticImageRightPlayer;//白棋棋罐图片

publicstaticImageLeftPlayer;//白棋玩家头像图片

publicstaticStringpath="src/";//图片的保存路径

4.chessButton类

这个是程序的组件类。定义了各种功能键，完善程序功能，营造逼真的人机对战游戏效果。分为3类：效果。。

(1)、按钮组件

本程序有5个按钮，支持和棋、认输、新游戏、退出、悔棋等。认输和和棋按钮终止当前的棋局，给出相应的提示信息；退出按钮调用系统System.exit(0)的函数正常返回；悔棋按钮调用后面要介绍的chessList类实现悔棋；新游戏按钮则刷新当前棋局准备下一轮，要将记录当前棋局的二维数组全部置0，刷新当前棋局开始时间等。

(2)、单选按钮组件

游戏界面支持设置个性化界面，包括背景颜色与背景音乐，跟重要的一点是设置难度（简单、中等、困难）。单选按钮只能多选一。背景颜色主要是存储相关颜色搭配方案的RGB颜色，开2维数组，即对应RGB3原色数组的一维数组，然后通过改变WitchMatch全局变量的值来有用户自己选择颜色搭配，不同的颜色搭配对应不同的背景音乐表达一致的主题。难度设置主要是改变计算机的下棋算法，不同难度通过Rank判断进入不同的程序分支，实现不同智能等级的计算机下棋水平。

(3)、文本框

在不同的单选按钮前添加相应的文本框，提示用户可以实现的功能。同时我用颜色模拟出显示当前棋局耗用时间的文本框。

不论按钮还是单选按钮都要关联相应的消息，把相应功能的实现放在消息响应处理函数理。这些主要是实现Java库提供的消息响应接口里的方法。

5.chessPiece类

主要完成当前棋面的存储，存储棋面的数据结构为二维数组int[][]PositionFlag；然后定义获取、设置某点以及整个棋面的状态的方法。

(1)、SetPositionFlag(intx,inty,intflag)//设置（x,y）处的状态为flag

(2)、GetPositionFlag(intx,inty)//获取（x,y）处的状态

(3)、SetAllFlag(int[][]NewFlag)//设置当前整个棋面的状态为NewFlag

(4)、GetAllFlag()//获取当前整个棋面的状态

(5)、DrawChessPiece(Graphicsg)//绘制当前局面的棋子

由于本类比较重要，所以附上了代码，见源代码1。

6.chessBoard类

功能为绘制棋盘线。由于围棋的棋盘比较复杂，横线、竖线较多，且为了使棋盘美观，还要自定义窗口边框、棋盘边框、对弈双方边框等，对线宽、线型也有一定要求。有时要单像素线条，有时要多像素线条。对于多像素线条，我主要用了2种方法。

方法一：

在需要绘制多像素线条处首先绘制一条单像素线，然后根据线宽要求上下平移适当像素达到绘制多像素的目的。这样的方法适合绘制水平线或竖直线，绘制其他斜率的线条容易造成走样。在没有想到比较好的反走样编程思想后我选择了调用Java库中已经封装好的函数。

方法二：

为了克服方法一绘制非水平或竖直线时造成的走样，同时也为了更进一步学习Java语言，我猜想肯定会有类似OpenGL中设置线宽的画刷，于是上网网络找到了相应的画刷Stroke类。通过Java库实现绘制不同线宽的直线，达到了反走样效果。

7.chessOneStep类

这个类是为了配合chessList类实现悔棋以及在计算机下棋算法实现返回有效状态点而设计的。主要数据成员为

privateintx,y,weight；//其中x,y表示点坐标，weight表示将棋下到该点获得的估价值。

主要方法如下：

(1)、GetX()//获得当前对象的x坐标

(2)、GetY()//获得当前对象的y坐标

(3)、GetWeight()//获得当前对象的(x,y)处的估价值

8.chessList类

程序支持悔棋功能，为了实现悔棋，自定义了chessList类。这个类主要通过引入java.util.ArrayList和java.util.List实现集合的数据类型。然后自定义一些方法，如下：

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

（2）、GetSize()//获得当前List的大小

（3）、ClearList()//清空List

（4）、RemoveLast()//删去List中的最后元素

由于每次删除当前List中的最后一个元素，实现后进先出，所以可以模拟栈的功能实现悔棋。

9.myCompare类

由于在计算机下棋的极大极小博弈树算法中需要对自定义对象chessOneStep按weight进行排序，所以引入了myCompare类，通过实现Comparator接口中的compare方法完成自定义对象排序。

10.chessPanel类

程序的自定义面板类，主要负责完成当前框架内容的显示。这是一个重要的与框架和图形显示密切相关的类。主要数据成员为

privatechessboardMyChessBoard;//当前显示棋盘

privatechesspieceMyChessPiece;//当前显示整个棋面的状态

主要方法如下：

（1）、chesspanel(chessboardMyChessBoard1,chesspieceMyChessPiece1)//构造函数，分别用MyChessBoard1和MyChessPiece1初始化MyChessBoard和MyChessPiece

（2）display(chessboardMyChessBoard1,chesspieceMyChessPiece1)//自定义显示回调函数，调用repaint()完成重新绘制游戏界面

（3）、paintComponent(Graphicsg)//核心方法，调用各种函数完成具体的绘制工作

11.chessPositon类

程序算法核心类，总的功能是控制人和计算机轮流下棋，以及调用chessPanel类中的display(chessboard,chesspiece)方法完成界面的实时刷新。关于chessPositon类，我在此将重点介绍。chessPosition类的主要数据成员如下：

;//当前显示棋盘

;//当前显示整个棋面的状态

;////当前显示面板

=newchesslist();//当前下棋集合，用于悔棋

finalprivatestaticintINF=(1<<30);//表示正无穷大的常量，用于极大极小博弈数搜索算法

publicstaticbooleanCanGo;//控制当前下棋一方

类的设计集中体现在成员方法的设计上。实现人机对战，只有语言是远远不够的，还要加入算法，用算法引导计算机下棋。下面介绍该类的方法成员：

（1）、chessposition(chesspanel,chessboard,chesspiece)//带有参数的构造函数

（2）、chessposition()

不带参数的构造函数

（3）、mouseClicked(MouseEventevent)

鼠标响应函数，负责人的下棋，根据鼠标点击的位置转换得到所在棋盘的相对位置。如果该位置不合法，即超出棋盘有效范围，点击无响应；如果该位置上已有棋，弹出消息框给出提示。这二者都要求重新给出下棋位置，即当前鼠标响应无效…直到点击到棋盘有效区域。

（4）、IsOver(int[][]Array,intx,inty)

判断当前int[][]Array对应的棋局是否结束，即一方五子连成一条直线。此处有两种思路，一种对当前棋面上的所有棋子都进行一次判断，具体为水平方向、竖直方向、与水平线成45度方向、与水平线成135度方向，只要有一个方向五子连成一条直线就说明有一方获胜，游戏结束；另一种思路为只在当前下棋的4个方向进行判断，我的程序采用的是第二种，所以IsOver方法除了int[][]Array参数外，还有x,y参数，（x,y）表示当前下棋的坐标点。

（5）display()

通过调用自定义面板类的显示回调函数用于重新显示游戏界面，达到每下一步棋及时更新游戏界面的目的。

（6）、GetValue(intflag,intnum)

估值函数，根据经验把棋局分成只有1颗棋相连，2颗棋相连且两端被封死，2颗棋相连且一端封死另一端活的，2颗棋相连且两端都是活的，同理3颗棋、4颗棋也各自可分3种情况。不同的情况对应不同的估价值。估价值的设定是决定计算机一方是否智能的一个关键因素。

（7）、GetPredictValue(intflag,intnum)

对未连成一片但通过再下一颗子就能连成一片的局面进行估值，这在双方下棋的有限步骤内是能产生重要影响的。如果每局棋仅考虑当前一步，是不可取的。

（8）、Evaluate(int[][]Array,intx,inty)

根据棋面具体情况以及预先设定的估值函数，对某个点对应的局面进行评估。由于每次双方只能下一颗棋，所以可以每次取当前局面的所有点中对应估值最大值点的估值作为整个局面的估值。

（9）、GetGreedNext()

计算机下棋方法1，对应难度等级为简单，采用贪心思想。每次下棋前在求得最有利点下棋，而是否最有利只是通过一步评估。算法伪码描述为：

Max取负无穷大

for(行i从0到15)

{

For(列j从0到15)

{

If((i，j)对应的位置无棋)

{

a.假设放上一颗由人控制的棋，求估价值；

b.假设放上一颗由计算机控制的棋，求估价值；

c.取二者中较大值作为(i,j）处的估价值tmp；

d.取tmp与Max较大值赋值给Max.

}

}

}

最终Max对应的点就是当前整个局面中最大的估值点。至于上述为什么要考虑双方都在该点下棋的情况呢？主要原因为下五子棋是个攻防兼备的过程，不仅要考虑自己对自己最有利，还要考虑对对手最不利，通俗来讲就是在自己赢的时候不能让对手先赢。

（10）、GetSearchNext(intLookLength)

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

计算机下棋方法2：直接搜索法,对应难度等级为中等。

每步棋最多有225个不同下法，若采用直接搜索法则对应的孩子节点有225个（在下棋过程中会逐渐减少），即每层有最多225个节点待扩展，这就决定了直接搜索进行不超过2次—主要原因有两点：

a.采用深度优先搜索需要递归，递归中状态过多可能会爆栈，我们知道递归是用栈机制来实现的；采用宽度优先搜索又需要存储为扩展的节点，这对内存容量要求很高。

b.不管深搜还是广搜，在时间复杂度为O(N^m)的情况下都是不能接受的。其中N为当前棋局的待扩展节点，最大225;m为搜索的深度。

综上所述，在采用直接搜索法时搜索深度不能太深，严格来说是应该控制在2层以内，在计算机运算速度在10^7次每秒的情况下，理论和实验都表明超过2层就会变得很慢且这种趋势成指数级增长。

直接搜索算法伪代码为

GetSearch(booleanflag，intdeep)

{

如果deep等于0，返回当前棋局估值；

for(行i从0到15)

{

For(列j从0到15)

{

If((i，j)对应的位置无棋)

{

如果轮到计算机下棋，置标志位为2

GetSearch(！flag，deep-1)；

如果轮到人下棋，置标志位为1；

GetSearch(！flag，deep-1)；

}

}

}

}

（11）、GetMinMaxsearchNext(intLookLength)

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

计算机下棋算法3：极大极小博弈树法,对应难度等级为困难。五子棋是个博弈游戏，当前在寻找对自己最有利的下棋点时要尽可能保证对对手最不利，这种思想可以用极大极小博弈树