好久没有写过博客了，多久，大概8年？？？最近重新把写作这事儿捡起来……最近在折腾AI，写个AI相关的给团队的小伙伴们看吧。

搞了这么多年的机器学习，从分类到聚类，从朴素贝叶斯到SVM，从神经网络到深度学习，各种神秘的项目里用了无数次，但是感觉干的各种事情离我们生活还是太远了。最近AlphaGo Zero的发布，深度学习又火了一把，小伙伴们按捺不住内心的躁动，要搞一个游戏AI，好吧，那就从规则简单、老少皆宜的五子棋开始讲起。

好了，废话就说这么多，下面进入第一讲，实现一个五子棋。

小伙伴：此处省去吐槽一万字，说好的讲深度学习，怎么开始扯实现一个五子棋程序了，大哥你不按套路出牌啊……

我：工欲善其事必先利其器，要实现五子棋的AI，连棋都没有，AI个锤子！

老罗：什么事？

……

五子棋分为有禁手和无禁手，我们先实现一个普通版本的无禁手版本作为例子，因为这个不影响我们实现一个AI。补充说明一下，无禁手黑棋必胜，经过比赛和各种研究，人们逐渐知道了这个事实就开始想办法来限制黑棋先手优势。于是出现了有禁手规则，规定黑棋不能下三三，四四和长连。但随着比赛的结果的研究的继续进行，发现其实即使是对黑棋有禁手限制，还是不能阻止黑棋开局必胜的事实，像直指开局中花月，山月，云月，溪月，寒星等，斜指开局中的名月，浦月，恒星，峡月，岚月都是黑棋必胜。于是日本人继续提出了交换和换打的思想，到了后来发展成了国际比赛中三手交换和五手二打规则，防止执黑者下出必胜开局或者在第五手下出必胜打。所以结论是，在不正规的比赛规则或者无禁手情况下，黑棋必胜是存在的。

（1）五子棋下棋逻辑实现

这里用Python来实现，因为之后的机器学习库也是Python的，方便一点。

界面和逻辑要分开，解耦合，这个是毋庸置疑的，并且之后还要训练AI，分离这是必须的。所以我们先来实现一个五子棋的逻辑。

我们先来考虑五子棋是一个15*15的棋盘，棋盘上的每一个交叉点（或格子）上一共会有3种状态：空白、黑棋、白棋，所以先建个文件 consts.py

做如下定义：

from enum import EnumN = 15class ChessboardState(Enum):EMPTY = 0BLACK = 1WHITE = 2

棋盘的状态，我们先用一个15*15的二维数组chessMap来表示，建一个类 gobang.py

currentI、currentJ、currentState 分别表示当前这步着棋的坐标和颜色，再定义一个get和set函数，最基本的框架就出来了，代码如下：

from enum import Enum
from consts import *class GoBang(object):def __init__(self):self.__chessMap = [[ChessboardState.EMPTY for j in range(N)] for i in range(N)]self.__currentI = -1self.__currentJ = -1self.__currentState = ChessboardState.EMPTYdef get_chessMap(self):return self.__chessMapdef get_chessboard_state(self, i, j):return self.__chessMap[i][j]def set_chessboard_state(self, i, j, state):self.__chessMap[i][j] = stateself.__currentI = iself.__currentJ = jself.__currentState = state

这样界面端可以调用get函数来获取各个格子的状态来决定是否绘制棋子，以及绘制什么样的棋子；每次下棋的时候呢，在对应的格子上，通过坐标来设置棋盘Map的状态。

所以最基本的展示和下棋，上面的逻辑就够了，接下来干什么呢，得考虑每次下棋之后，set了对应格子的状态，是不是需要判断当前有没有获胜。所以还需要再加两个函数来干这个事情，思路就是从当前位置从东、南、西、北、东南、西南、西北、东北8个方向，4根轴，看是否有连续的大于5颗相同颜色的棋子出现。假设我们目前落子在棋盘正中，需要判断的位置如下图所示的米字形。

那代码怎么写呢，最最笨的办法，按照字面意思来翻译咯，比如横轴，先看当前位置左边有多少颗连续同色的，再看右边有多少颗连续同色的，左边加右边，就是当前横轴上的连续数，如果大于5，则胜利。

    def have_five(self, current_i, current_j):#四个方向计数 竖 横 左斜 右斜hcount = 1temp = ChessboardState.EMPTY#H-左for j in range(current_j - 1, -1, -1):  #横向往左 from (current_j - 1) to 0temp = self.__chessMap[current_i][j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breakhcount = hcount + 1        #H-右for j in range(current_j + 1, N):  #横向往右 from (current_j + 1) to Ntemp = self.__chessMap[current_i][j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breakhcount = hcount + 1        #H-结果if hcount >= 5:return True

以此类推，再看竖轴、再看左斜、再看右斜。于是，have_five函数变成这样了：

    def have_five(self, current_i, current_j):#四个方向计数 横 竖 左斜 右斜hcount = 1vcount = 1lbhcount = 1rbhcount = 1temp = ChessboardState.EMPTY#H-左for j in range(current_j - 1, -1, -1):  #横向往左 from (current_j - 1) to 0temp = self.__chessMap[current_i][j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breakhcount = hcount + 1#H-右for j in range(current_j + 1, N):  #横向往右 from (current_j + 1) to Ntemp = self.__chessMap[current_i][j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breakhcount = hcount + 1#H-结果if hcount >= 5:return True        #V-上for i in range(current_i - 1, -1, -1):  # from (current_i - 1) to 0temp = self.__chessMap[i][current_j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breakvcount = vcount + 1#V-下for i in range(current_i + 1, N):  # from (current_i + 1) to Ntemp = self.__chessMap[i][current_j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breakvcount = vcount + 1#V-结果if vcount >= 5:return True        #LB-上for i, j in zip(range(current_i - 1, -1, -1), range(current_j - 1, -1, -1)):  temp = self.__chessMap[i][j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breaklbhcount = lbhcount + 1#LB-下for i, j in zip(range(current_i + 1, N), range(current_j + 1, N)):  temp = self.__chessMap[i][j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breaklbhcount = lbhcount + 1#LB-结果if lbhcount >= 5:return True        #RB-上for i, j in zip(range(current_i - 1, -1, -1), range(current_j + 1, N)):  temp = self.__chessMap[i][j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breakrbhcount = rbhcount + 1#RB-下for i, j in zip(range(current_i + 1, N), range(current_j - 1, -1, -1)):  temp = self.__chessMap[i][j]if temp == ChessboardState.EMPTY or temp != self.__currentState:breakrbhcount = rbhcount + 1#LB-结果if rbhcount >= 5:return True

这样是不是就写完了，五子棋的逻辑全部实现~

NO，别高兴得太早，我想说，我好恶心，上面那个代码，简直丑爆了，再看一眼，重复的写了这么多for，这么多if，这么多重复的代码块，让我先去吐会儿……

好了，想想办法怎么改，至少分了4根轴，是重复的对不对，然后每根轴分别从正负两个方向去统计，最后加起来，两个方向，也是重复的对不对。

于是我们能不能只写一个方向的代码，分别调2次，然后4根轴，分别再调4次，2*4=8，一共8行代码搞定试试。

因为有45°和135°这两根斜轴的存在，所以方向上应该分别从x和y两个轴来控制正负，于是可以这样，先写一个函数，按照方向来统计：

xdirection=0,ydirection=1       表示从y轴正向数；

xdirection=0,ydirection=-1     表示从y轴负向数；

xdirection=1,ydirection=1       表示从45°斜轴正向数；

……

不一一列举了，再加上边界条件的判断，于是有了以下函数：

    def count_on_direction(self, i, j, xdirection, ydirection, color):count = 0for step in range(1, 5): #除当前位置外,朝对应方向再看4步if xdirection != 0 and (j + xdirection * step < 0 or j + xdirection * step >= N):breakif ydirection != 0 and (i + ydirection * step < 0 or i + ydirection * step >= N):breakif self.__chessMap[i + ydirection * step][j + xdirection * step] == color:count += 1else:breakreturn count

于是乎，前面的have_five稍微长的好看了一点，可以变成这样：

def have_five(self, i, j, color):#四个方向计数 横 竖 左斜 右斜hcount = 1vcount = 1lbhcount = 1rbhcount = 1hcount += self.count_on_direction(i, j, -1, 0, color)hcount += self.count_on_direction(i, j, 1, 0, color)if hcount >= 5:return Truevcount += self.count_on_direction(i, j, 0, -1, color)vcount += self.count_on_direction(i, j, 0, 1, color)if vcount >= 5:return Truelbhcount += self.count_on_direction(i, j, -1, 1, color)lbhcount += self.count_on_direction(i, j, 1, -1, color)if lbhcount >= 5:return Truerbhcount += self.count_on_direction(i, j, -1, -1, color)rbhcount += self.count_on_direction(i, j, 1, 1, color)if rbhcount >= 5:return True

还是一大排重复的代码呀，我还是觉得它丑啊，我真的不是处女座，但是这个函数是真丑啊，能不能让它再帅一点，当然可以，4个重复块再收成一个函数，循环调4次，是不是可以，好，就这么干，于是have_five就又漂亮了一点点：

    def have_five(self, i, j, color):#四个方向计数 横 竖 左斜 右斜directions = [[(-1, 0), (1, 0)], \[(0, -1), (0, 1)], \[(-1, 1), (1, -1)], \[(-1, -1), (1, 1)]]for axis in directions:axis_count = 1for (xdirection, ydirection) in axis:axis_count += self.count_on_direction(i, j, xdirection, ydirection, color)if axis_count >= 5:return Truereturn False

嗯，感觉好多了，这下判断是否有5颗相同颜色棋子的逻辑也有了，再加一个函数来给界面层返回结果，逻辑部分的代码就差不多了：

    def get_chess_result(self):if self.have_five(self.__currentI, self.__currentJ, self.__currentState):return self.__currentStateelse:return ChessboardState.EMPTY

于是，五子棋逻辑代码就写完了，完整代码 gobang.py 如下：

#coding:utf-8from enum import Enum
from consts import *class GoBang(object):def __init__(self):self.__chessMap = [[ChessboardState.EMPTY for j in range(N)] for i in range(N)]self.__currentI = -1self.__currentJ = -1self.__currentState = ChessboardState.EMPTYdef get_chessMap(self):return self.__chessMapdef get_chessboard_state(self, i, j):return self.__chessMap[i][j]def set_chessboard_state(self, i, j, state):self.__chessMap[i][j] = stateself.__currentI = iself.__currentJ = jself.__currentState = statedef get_chess_result(self):if self.have_five(self.__currentI, self.__currentJ, self.__currentState):return self.__currentStateelse:return ChessboardState.EMPTYdef count_on_direction(self, i, j, xdirection, ydirection, color):count = 0for step in range(1, 5): #除当前位置外,朝对应方向再看4步if xdirection != 0 and (j + xdirection * step < 0 or j + xdirection * step >= N):breakif ydirection != 0 and (i + ydirection * step < 0 or i + ydirection * step >= N):breakif self.__chessMap[i + ydirection * step][j + xdirection * step] == color:count += 1else:breakreturn countdef have_five(self, i, j, color):#四个方向计数 横 竖 左斜 右斜directions = [[(-1, 0), (1, 0)], \[(0, -1), (0, 1)], \[(-1, 1), (1, -1)], \[(-1, -1), (1, 1)]]for axis in directions:axis_count = 1for (xdirection, ydirection) in axis:axis_count += self.count_on_direction(i, j, xdirection, ydirection, color)if axis_count >= 5:return Truereturn False

小伙伴：大哥，憋了半天，就憋出这么不到60行代码？

我：代码不在多，实现则灵……

明天来给它加个render，前端界面就有了，就是一个简单的完整游戏了，至于AI，别急嘛。

好吧，就这样…

UI部分在这里：

[深度学习]实现一个博弈型的AI，从五子棋开始（2）

转载于:https://www.cnblogs.com/erwin/p/7828956.html

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