在我們的五子棋遊戲中，黑白兩方輪流下子，會產生不同的棋盤局面。對於乙個局面來講又有不同的應對方法，不同的應對方法，接著又會產生不同的局面。
也就是說黑方先下子，白方就有224種落子方法，如果黑方選擇了一其中的一步應對，那白方接下來就有223種方案和223種局面。
這樣看就是乙個又乙個的樹，但是在乙個五子棋遊戲裡面博弈樹的全部遍歷有10的41次方個局面，所以我們基本上就是設定乙個深度就不在搜尋了，用乙個評估函式對局勢進行判斷，用估計值來代替實際的搜尋值。而且搜尋演算法用的就是極大極小的搜尋來減少我們搜尋的工作量。我們可以把乙個五子棋的走步看成，黑方的節點估計值對標乙方子節點的最大值確定，同時乙方從葉節點擊的就是越小越對它有利，兩者倒退就可以退出根節點的估計值，這樣就可以確定根節點的出發的最佳走步。同時為了減少搜尋量，將葉節點的評估，跟就算倒退值與樹的生成同時進行。就可以減少搜尋的數量，還可以保持效果的不便。
//---------搜尋當前搜尋狀態極大值--------------------------------//
//alpha 祖先節點得到的當前最小最大值，用於alpha 剪枝
//beta 祖先節點得到的當前最大最小值，用於beta 剪枝。
//step 還要搜尋的步數
//return 當前搜尋子樹極大值
protected int findmax(int alpha, int beta, int step)
int rt = getbests(1 - sbw);
for (int i = 0; i < rt.length; i++)
return max;
}//-----------------------搜尋當前搜尋狀態極小值---------------------------------//
//alpha 祖先節點得到的當前最小最大值，用於alpha 剪枝
//beta 祖先節點得到的當前最大最小值，用於beta 剪枝
//step 還要搜尋的步數
//return 當前搜尋子樹極小值。
protected int findmin(int alpha, int beta, int step)
int rt = getbests(sbw);
for (int i = 0; i < rt.length; i++)
}return min;
}
五子棋專案的總結
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下五子棋的bot 五子棋演算法
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