基于Minimax算法与α-β剪枝使用pygame实现可视化智能跳棋游戏

这里的跳棋指英国跳棋，具体规则就不再提了。

算法这里不做介绍，网上已经有很多的解释说明。在具体实现的时候，需要注意的是在计算候选方案的获利时同时要保存候选方式。通过算法获得最佳候选方案并返回。另外，可以通过改变搜索的深度来改变游戏的难度。由于游戏是在本地运行，因此最大深度一般在4到5比较合适。或者可以通过一定处理，如将所有游戏的可能性储存，这就是另一个故事了。

此外就是写一个跳棋游戏了~~~~跳棋游戏的规则并不复杂，但是需要注意到有吃必吃的规则和王的规则。

难度可选功能

按钮的变色

游戏界面

提示下一步

左上角提示剩余棋子数，棋手轮次和总共移动次数

输出移动

变王（干，随手选了最难的感觉自己要凉了）

结语

选择先后手功能，撤销功能，读入和输出棋谱功能这些都是可以添加的，但是没必要（主要是能交作业就行了）。在最后的测试中发现有时候可能会程序崩溃，这是因为之前储存的游戏状态没有做回收，导致一步步运算下去空间被占用。懒得改了。

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