A. 项目描述
《中国象棋》App 为广泛的用户群体提供一个既易于上手又富有挑战性的象棋游戏平台。
用户界面与体验： 简洁与直观的设计，确保无论是新手还是老手，都能轻松使用。象棋主界面展示清晰的棋盘和操作选项，操作流程简便流畅。
多样化的游戏模式： App提供了丰富的游戏模式，用户可以与不同难度级别的AI对弈，从初级到高级，涵盖了各个层次的挑战。
《中国象棋》App旨在通过多样化的功能和友好的用户体验，推动中国象棋的普及和发展，为用户提供一个全面而富有趣味的游戏环境。
B. 开发工具
- Android Studio Koala
- Java , JDK 17.0.10
- Gradle 8.7
C. 代码设计
技术原理
-
架构设计 本项目选择了 MVC（Model-View-Controller）架构模式来开发《中国象棋》。这种模式将应用的业务逻辑（Model）、用户界面（View）和控制器（Controller）分开，从而提高了代码的可维护性和扩展性。在此架构中：
- 模型（Model）—— 是应用程序中用于处理应用程序数据逻辑的部分。通常模型对象负责在数据库中存取数据
- 视图（View）—— 是应用程序中处理数据显示的部分。通常视图是依据模型数据创建的。
- 控制器（Controller）—— 是应用程序中处理用户交互的部分。通常控制器负责从视图读取数据，控制用户输入，并向模型发送数据。
-
棋盘引擎 棋盘引擎是应用的核心部分，负责处理棋局逻辑和计算。 本项目使用了基于Minimax算法的AI引擎来实现计算机对手的决策。Minimax算法通过递归搜索所有可能的棋步，计算每一步的得分，选择最佳步法。为了提高计算效率，本项目结合了Alpha-Beta剪枝技术，减少了不必要的计算。
-
数据存储 为了支持游戏数据的本地存储和同步功能，本项目利用了SharedPreferences存储用户的设置和偏好信息。
代码分析
- 棋盘和棋子，界面交互
本项目利用自定义的 ChessBoardView 类来呈现棋盘，并将棋子的点击处理逻辑交由 GameLogic 类负责。
public class ChessBoardView extends View implements IGameView {
// …………
@Override
protected void onDraw(Canvas canvas) {
this.mCanvas = canvas;
mGameLogic.drawGameBoard();
}
@Override
public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {
if (event.getAction() == MotionEvent.ACTION_UP) {
int xx = (int) (event.getX() / mCellWidth);
int yy = (int) (event.getY() / mCellWidth);
int sq = Position.COORD_XY(xx + Position.FILE_LEFT, yy + Position.RANK_TOP);
mGameLogic.clickSquare(sq); // 交给游戏逻辑处理
return true;
}
return true;
}
// …………
}
- AI决策逻辑
Minimax算法是一种递归搜索算法，旨在找到一个游戏树中的最佳决策。 在中国象棋中，Minimax算法通过探索所有可能的棋步来计算每一步的得分，从而选择最优解。算法的核心是递归地评估每个棋步的价值，并在每一步做出最优决策。
为了提高Minimax算法的效率，Alpha-Beta剪枝技术被引入。通过维护两个值（α和β），算法可以剪除一些不必要的分支，避免对所有可能的棋步进行全面搜索。这大大减少了计算量，提高了搜索速度。
private int searchFull(int vlAlpha_, int vlBeta, int depth, boolean noNull) {
int vlAlpha = vlAlpha_;
int vl;
if (depth <= 0) { // 递归深度为0
return searchQuiesc(vlAlpha, vlBeta);
}
allNodes++;
vl = pos.mateValue(); // 判断是否被将军
if (vl >= vlBeta) { // 如果被将军
return vl;
}
int vlRep = pos.repStatus();
if (vlRep > 0) {
return pos.repValue(vlRep);
}
int[] mvHash = new int[1];
vl = probeHash(vlAlpha, vlBeta, depth, mvHash); // 检测哈希表
if (vl > -MATE_VALUE) { // 如果在哈希表中找到了最佳走法
return vl;
}
if (pos.distance == LIMIT_DEPTH) {
return pos.evaluate(); // 如果达到搜索深度
}
if (!noNull && !pos.inCheck() && pos.nullOkay()) { // 如果不在将军且空步可走
pos.nullMove(); // 空步
vl = -searchNoNull(-vlBeta, 1 - vlBeta, depth - NULL_DEPTH - 1); // 递归搜索
pos.undoNullMove(); // 撤销空步
if (vl >= vlBeta && (pos.nullSafe() || searchNoNull(vlAlpha, vlBeta, depth - NULL_DEPTH) >= vlBeta)) { // 如果空步有优势
return vl;
}
}
int hashFlag = HASH_ALPHA;
int vlBest = -MATE_VALUE;
int mvBest = 0;
SortItem sort = new SortItem(mvHash[0]);
int mv;
while ((mv = sort.next()) > 0) { // 所有走法
if (!pos.makeMove(mv)) { // 试着走一步
continue;
}
int newDepth = pos.inCheck() || sort.singleReply ? depth : depth - 1;
if (vlBest == -MATE_VALUE) {
vl = -searchFull(-vlBeta, -vlAlpha, newDepth);
} else {
vl = -searchFull(-vlAlpha - 1, -vlAlpha, newDepth);
if (vl > vlAlpha && vl < vlBeta) {
vl = -searchFull(-vlBeta, -vlAlpha, newDepth);
}
}
pos.undoMakeMove();
if (vl > vlBest) { // 更新最佳走法
vlBest = vl;
if (vl >= vlBeta) { // 如果走法价值高于beta
hashFlag = HASH_BETA;
mvBest = mv;
break;
}
if (vl > vlAlpha) { // 如果走法价值高于alpha
vlAlpha = vl;
hashFlag = HASH_PV;
mvBest = mv;
}
}
}
if (vlBest == -MATE_VALUE) { // 没有走法
return pos.mateValue(); // 被将军
}
recordHash(hashFlag, vlBest, depth, mvBest); // 记录哈希
if (mvBest > 0) { // 如果有最佳走法
setBestMove(mvBest, depth); // 设置最佳走法
}
return vlBest;
}
通过这些技术和代码实现，《中国象棋》App不仅提供了稳定的性能和高效的响应，还确保了良好的用户体验。每个组件和模块都经过精心设计和优化，以满足玩家的需求。
D. 项目演示
E. 项目源码
关注公众号『数字森林』，后台发送关键字：==象棋==，获取项目源码。
