C#五子棋设计(5)

回中心棋子,向右进行判断,进行相同操作.

5． 1线判定结束后,若计数器为5，则判白子胜,否则,计数器归1，再从2,3,4线按顺序进行判定.

6． 棋盘的每个坐标有3个状态,分别为无子（标记为0），白子（标记为1），黑子（标记为2），对棋盘点进行判断时，只需判定其所在状态即可。

7． 若棋盘下满，仍未有五子连线，则判和。 流程图为：

设定计数器NUM（初始值换线继续进行判定 线上是否有相同棋子（连续）？ 计数器加1 计数器大于等于5？ 胜利

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确定中心棋子（黑或白） 棋盘下满 1线 判定 2线 判定 3线 判定 4线 判定 是否胜利 ？ 是否胜利 是否胜利 是否胜利 判和 黑（白） 子胜！ 第 22 页 共 35 页

1.3悔棋

开始以前按钮设置为禁止（F），只有在棋局的过程中，并且轮到该本方落子，并且棋盘有2个棋子或2个棋子以上时，“悔棋”按钮才被置于激活状态(T);一局比赛中只可以悔棋2次。 结构化说明： IF 本方下棋 IF count棋子>=2 激活“悔棋”按钮 IF 对方同意

count棋子=count棋子-2 ELSE 返回 ELSE 返回 ELSE 返回

在游戏中，如果一方点击“悔棋”按钮，则向对方提出悔棋请求。对方在收到“悔棋”请求后会弹出确认对话框，点击“是”接受“悔棋”请求，也可以点击“否”来 拒绝。如果点击接受按钮，则在双方棋盘上清除最新下的两个棋子，然后请双方继续进行下子操作。

流程图为：

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1.4.人机对战算法 1.4.1知识准备 极大极小树

目前绝大部分的博弈类游戏中的人工算法都采用这种方法。假设己方为MAX点，对方则为MIN点。如果当层的节点为奇数时那么就为MAX层，同样节点为偶数时就为MIN层。当在MAX层时，该层的值就应该为下一个MIN层中的最大一个的值。当在MIN层是，该层的值就应该为它子层MAX的最小的一个。 深度优先搜索

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在图论中有两个很重要的遍历的方法，一个是深度优先搜索（DFS），另外一个是广度优先搜索(BFS).这两个方法的主要区别在于下一个节点的选择。DFS首先选择它的连接节点，若它的下个节点已经全部被遍历过或者不存在的话。则向上返回到上一个节点，在遍其他的未被访问过的点。很容易想到这要用到堆栈结构，使用一个递归来实现。而BFS则是逐个的遍历它的联接接点，将已经访问过的点放入队列中。然后再依次取出继续这个过程。 剪枝方法

当预测的深度达到3的时候，最坏情况下225*225*225=11390625个，这在目前的一些常规平均的机器性能下也需要40多秒的时间，这是不能够容忍的。那么是否有很好的改进技术，去除那些不必要的节点，并且在剪去了这些点后不影响结果呢？答案是肯定的，这种方法就是Alpha---Beta剪枝。 1.4.2算法的设计思路

本设计所使用的人工智能算法主要分为四步：

第一步：考虑到系统的运行效率，根据平常下棋的经验，第一步子不需要经过复杂的分析计算。如果人类玩家下的第一步子是落在棋盘边界上时，则电脑的第一步子将落在棋盘的正中央；否则，电脑的第一步子将在紧挨着人类玩家第一步子的左边位置落下。 第二步：为了缩短系统搜索分析时间，防止电脑每下一步棋都要将整个棋盘上所有的空白点都分析一次，本设计将设计一个函数计算搜索范围。然后根据搜索范围进行第一次搜索分析，排除不在搜

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