Tic-Tac-Toe加强版
上一版的Tic-Tac-Toe智商肯定无法令人满意，既然有了MiniMax算法，为什么不动手实现一下呢？
在Eclipse中打开上回建立的项目。首先在TicTacToe类中加入估计函数evalauate()。这个估计函数与上文介绍的估计函数略有不同，这里通过线性函数考虑了更多的因素，强调了三连通棋局的重要性，以及提高了两连通棋局的地位。通过这个估计函数，读者朋友应该能够体会到砍树也是很有艺术性的，对于复杂的棋类，估计函数几乎决定了程序棋力的高下。源代码如下:
/**
* 估计函数。
* @param board 要被估计的棋盘
* @return 估计值
*/
private int evalauate(int[] board) {
int x2 = 0， o2 = 0， x1 = 0， o1 = 0;
for (int i = 0; i < lines.length; i++) {
int[] line = lines[i];
int sum = 0;
for (int j = 0; j < line.length; j++) {
sum += board[line[j]];
}
switch (sum) {
case 3:
// 圆圈联通
return -100;
case 12:
// 大叉联通
return 100;
case 8:
x2++;
break;
case 4:
x1++;
break;
case 2:
o2++;
break;
case 1:
o1++;
break;
}
}
return 3 * (x2 - o2) + x1 - o1;
}
下面列出了应用MiniMax算法的模仿专业棋力的professional()函数，请各位朋友参考注释阅读:
/**
* 拥有职业选手棋力的机器人下一步棋。
*/
public void professional() {
ArrayList blanks = new ArrayList();
// 获取当前棋局所有可以下的位置
for (int i = 0; i < 9; i++) {
if (board[i] == 0) {
blanks.add(new Integer(i));
}
}
// 若已经没有空格可以下了便和局
if (blanks.size() == 0) {
message = "平局";
gameover = true;
return;
}
// 利用MiniMax算法找出计算机最可能赢的一步棋
// 枚举Min的每一种可能下法
int minBoards[][] = new int[blanks.size()][9];
int max = -100， best = 0;
for (int i = 0; i < minBoards.length; i++) {
// 复制当前棋局
int[] minBoard = (int[]) board.clone();
// 测试下第一步棋
minBoard[((Integer) (blanks.get(i))).intValue()] = CROSS;
minBoards[i] = minBoard;
// 剩下的空格就是Max的落子范围
ArrayList maxBlanks = (ArrayList) blanks.clone();
maxBlanks.remove(i);
// 根据当前的测试棋局枚举Max的每一种可能下法
int min = 100;
for (int j = 0; j < maxBlanks.size(); j++) {
// 复制当前棋局
int[] maxBoard = (int[]) minBoard.clone();
// 测试下第一步棋
maxBoard[((Integer) (maxBlanks.get(j))).intValue()] = NOUGHT;
// Min将取这些Max的取值中最小者
int value = evalauate(maxBoard);
if (value < min) {
min = value;
}
}
if (min > max) {
max = min;
best = i;
}
}
board = minBoards[best];
}
最后记得把mouseReleased()中的amateur();代码改成professional()，这样加强版的游戏就算完成了。运行一下，计算机是不是已经威风八面了？
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