基于js的五子棋教程先给出问题，然后一步一步的去解决；需要的知识：html,css,js基础语法，包括创建对象和继承属性；需要的知识很少，就是js的创建对象，如果不会就去看一下书吧。整个js都是基于一个叫xuanran 的对象来操作的，所以请大家一边看教程，一遍对照源码，源码很短一共不到200行面临的问题第一个问题，就是这个棋盘怎么显示；棋盘显示后，接下来的问题就是，怎么点一下，在一个特定的点显示
关于棋盘棋子的实现逻辑我就不多说了，大家可以看源码，并不复杂，说说AI部分的实现吧：我的实现思路是：当玩家走下一步棋的时候，AI要考虑两个因素：1.走对自己获得胜利最有利的点（说白了就是最接近5子连线的点）2.堵对对方获得胜利最有利的点（说白了就是堵对方的棋子）做到这两步就能实现一个初级阶段的人工智能了。那么接下来就讲讲关于计算获得胜利最有利的点是如何计算出来的：其实原理也比较简单：在棋盘上计算每
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2023-09-11 23:01:24
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一、基本思想：五子棋存在多种连接方式，这也就决定了每一个空位的权值有所不同，我们对五子棋的不同连接方式设置权值，然后遍历棋盘，算出每一个空位上的权值，选择权值最大的空位下棋，所以这个算法的关键就在于：1.设置并且存储不同连接方式及其对应的权值 2.计算棋盘空位上的权值。二、设置不同连接方式的权值并进行存储棋子的连接分为活连与死连，假设0代表空位，1代表黑棋，2代表白旗，如010为活连，01（遇到边
刚开始写五子棋AI的时候想法感觉挺多的，后来发现是我想多了，看那些专业的五子棋常见的基本棋型大体有：连五，活四，冲四，活三，眠三，活二，眠二。当时一看，灵光咋现，感觉自己以前玩五子棋都是过家家，太幼稚了。当时感觉用专业的写出来的AI一定很牛逼，却忘了自己几斤几两。但是我又不甘心就发个双人对战的五子棋，然后我就将计算的逻辑化简到最粗浅的样子，这样代码逻辑会容易一些。然后这个完成的五子棋AI，应该是有
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2021-05-25 13:38:00
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Java五子棋Ai-权值法一、 什么是权值法？二、实现权值法Ai会面临的问题1、如何表达棋盘上未下处的横竖斜的棋子情况？(类似01120)2、如何将未下处的横竖斜情况和权值联系起来？（Hashmap）3、设置权值的思路是什么？三、具体代码的实现1、实现计算机遍历整个棋盘，分析出每个可下点的横竖斜情况2、实现权值的设置3、实现根据权值找到最优解一、 什么是权值法？权值法顾名思义，即是权衡不同的情况并
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2023-06-07 15:16:06
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隔了一年才把AI思路给写了。。。需求分析与设计方案：如需整个工程，移步如没有积分，可在百度网盘下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1UXzhEDWXfsb6EbFOzRVuqg 提取码: ezm6注：全文，都默认以黑方为己方。一、五子棋基本棋型最常见的基本棋型大体有以下几种：连五，活四，冲四，活三，眠三，活二，眠二。①连五：顾名思义，五颗同色棋子连在一起，不需要多讲。图2
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2023-07-26 18:53:25
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开发工具Python版本：3.6.4相关模块：graphics模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量即可。注：graphics模块在相关文件中已经提供，就是一个py文件，直接放在当前路径或者放到python安装文件夹下的site-packages文件夹内均可。原理简介对于五子棋这样的博弈类AI，很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍，找到最优的落子点。这里有两个问题：(1)
前言改了又改，查了又查，想了又想，我真的不知道怎样让它再聪明了，大多时候走的都是正确的，但偶尔会蹦出那么一步臭棋，全盘皆输。希望有相关经验的道友看到后可以指出原因和不足。效果图按钮什么的还未完成，只是能实现正常的下棋了。 完成过程UI部分本来准备找张棋盘图片做背景，想了下我们还有人机界面课呢，权当复习一下java GUI了，事实上过程比我想象中简单许多。现在界面部分输出游戏结果和按钮什么的还没来得
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2023-08-31 08:19:11
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一、前言前面我们讲述了如何进行绘制棋盘，以及悔棋的基本逻辑与算法实现，接下来我们就来讲讲大家最感兴趣的部分：如何实现人机对战。二、获取权值首先，我们来回想一下当我们在下棋时，是如何去决定下一步要下在哪里的？首先，我们要先纵观全局，看一看我们的棋子有没有已经成4个连子的情况，如果有的话肯定就下这个位置，这样我们这一回合就赢了。如果没有的话，那么接下来就要看对手的棋子有没有已经成4个连子的情况，如果有
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2023-09-18 20:33:21
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Python实现五子棋标记位思路代码效果图AI策略一点修正总结 摘要： 本文主要是针对之前写过的 五子棋一文中的人机进行补充和说明。 补充和说明为两个点 标记位AI策略标记位由于AI下棋实在太快了，当棋子数目增多，就不知道AI到底是下的哪了，所以对AI每次下棋时都增加如下图所示的标记号。思路最开始想的是画两种棋子，第一颗棋子，标记，并记录第二颗棋子，重新画第一颗棋子，第二颗棋子标记 依次重
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2023-09-18 21:25:08
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简述这是本学期上完Java课后老师给出的课程设计题目，目的是：熟悉与掌握GUI编程；实现五子棋棋盘和棋子的绘制；实现游戏AI以及对二维数组的使用。界面效果图电脑先行，玩家输赢图：玩家先行，玩家输赢图：整体设计界面设计部分这里实现的是框架的主要界面设计(由4366中的在线五子棋修改而来)，除棋盘之外的所有部分都在这里完成，即标签，图片，按钮的添加，框架边框的去除，实现框架边框去除后的拖动事件，按钮的
效果演示：基本原理我们用到了博弈论的算法，下面我简单介绍一下博弈树： 博弈树类似于状态图和问题求解搜索中使用的搜索树。在AI五子棋中，博弈树的节点对应于某一个器具，其分支表示走一步棋。根部对应于开始位置。其叶节点表示对弈到此处结束。竞赛的结果可以是赢，输，平。下面就是一棵典型的博弈树： 如果按照暴力算法，将一局五子棋的所有可能性全部列举出来，理论上讲肯定是可以赢的。但是这样会耗费巨
博弈树下过五子棋的人都应该知道，越厉害的人，对棋面的预测程度越深。换句话讲，就是当你下完一步棋，我就能在我的脑海里假设把我所有可能下的地方都下一遍，然后考虑我下完之后你又会下在哪里，最后我根据每次预测的局势好坏来判断我的下一步棋放哪最合适。当然这只是想了一层，一个专业的棋手思考的层数会多得多。作为一个难度较大的 AI，势必也需要能够对棋局进行深入分析，然而五子棋的棋盘大小一般是 15 * 15，可
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2023-07-03 20:44:50
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文章目录前言详细介绍棋盘、棋子、主菜单绘制胜负判断人人对战人机对战评分判断总体代码总结 前言该文章用于记录在人工智能算法学习中的学习经历，同时也将所遇到的问题与经验分享给大家以作参考。具体思路与分析有 时间会一一分享。详细介绍棋盘、棋子、主菜单绘制通过一些特殊的符号对于棋盘进行绘制：//绘制棋盘
void draw_chessboardn(int row, int col, int chessb
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2023-07-07 10:27:50
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高级算法初步走对自己利益最大的路它有难了不要慌,抛弃它,以这盘棋局的胜利为他报仇碰撞检测与跨步算法原理图反向计算权重每次计算完权重,都要进行一次反向权重计算权重值 : 两侧的权重值相加权重计算代码–这里还是拿第一节的代码:/*
x 和 y 代表坐标
* xx ：x方向需要增加的值
* yy ：y方向需要增加的值
*
本文代码基于 python3.6 和 pygame1.9.4。五子棋比起我之前写的几款游戏来说，难度提高了不少。如果是人与人对战，那么，电脑只需要判断是否赢了就可以。如果是人机对战，那你还得让电脑知道怎么下。我们先从简单的问题来看。开端画棋盘首先肯定是要画出棋盘来，用 pygame 画出一个 19 × 19 或 15 × 15 的棋盘并不是什么难事，这在之前的文章中已经多次用到，就不赘述了。画棋子
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2023-08-12 21:20:17
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自己写的人机对战，思路是给每个未下的棋子进行评分，活二、活三、冲四等分别代表不同分数，取最高分数进行落子简单写了个前端页面，大家可以玩玩看https://www.linzhehao.cn/gobang/single下面是Java的核心代码及用法一、示例用法public class MyTest {
public static void main(String[] args) {
// 初始化
这次做的项目是五子棋，用python3的tkinter实现。这次的做出来的还是比较简单的。现在开始分析代码：①首先先创建五子棋的窗口：from tkinter import *
top = Tk()
top.title("五子棋") #给标题
top.geometry("510x525") #确定窗口大小
top.mainloop()②画出五子棋的棋谱：用Canvas函数来创建画布（Canv
五子棋介绍 五子棋是起源于中国古代的传统黑白棋种之一。五子棋不仅能增强思维能力，提高智力，而且富含哲理，有助于修身养性。五子棋既有现代休闲的明显特征“短、平、快”，又有古典哲学的高深学问“阴阳易理”；它既有简单易学的特性，为人民群众所喜闻乐见，又有深奥的技巧和高水平的国际性比赛；它的棋文化源远流长，具有东方的神秘和西方的直观；既有“场”的概念，亦有“点
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2023-08-11 14:22:03
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python 五子棋AI实现（3）：极大极小值搜索和alpha beta剪枝极大极小值搜索介绍alpha beta剪枝介绍MIN层剪枝MAX层剪枝代码实现alpha，beta剪枝实现获取子节点AI搜索深度和搜索时间完整代码ChessAI.py 极大极小值搜索介绍可以先回顾下上一篇中的AI 实现：AI 先获取当前所有可以下的位置（就是棋盘上的空格），然后每次在其中一个位置下子，根据棋型评估函数获取
