『HTML5实现人工智能』小游戏《井字棋》发布,据说IQ上200才能赢【算法&代码讲解+资源打包下载】

一,什么是TicTacToe(井字棋)

本游戏为在下用lufylegend开发的第二款小游戏。此游戏是大家想必大家小时候都玩过,因为玩它很简单,只需要一张草稿纸和一只笔就能开始游戏,所以广受儿童欢迎。可能我说了半天,对它名字不熟悉的朋友也不懂我在说神马。那没关系,我就引用Wiki(维基百科)的介绍作为大家对它名字的认识,顺便也勾起我们儿时的回忆:

井字棋,大陆、台湾又称为井字游戏、圈圈叉叉;另外也有打井游戏、OX棋的称呼,香港多称井字过三关、过三关,是种纸笔游戏。两个玩家,一个打圈(O),一个打叉(X),轮流在3乘3的格上打自己的符号,最先以横、直、斜连成一线则为胜。如果双方都下得正确无误,将得和局。这种游戏实际上是由第一位玩家所控制,第一位玩家是攻,第二位玩家是守。第一位玩家在角位行第一子的话赢面最大(见图一),第二位玩家若是在边,角位下子,第一位玩家就可以以两粒连线牵制着第二位玩家,然后制造“两头蛇”。


图一

二,游戏在哪里玩?

相信大家看了介绍就对井字棋有了了解。现在我用HTML5配合开源游戏引擎lufylegend开发出了这一款游戏,并实现了人工智能(AI)确保游戏中玩家能棋缝对手。

接下来是游戏在线试玩和下载源码的地址:

下载地址(含源代码):http://files.cnblogs.com/yorhom/Tic_Tac_Toe.rar

在线试玩地址:http://www.lufylegend.com/lufylegend_developers/yorhom_Tic_Tac_Toe/index.html

三,游戏截图

四,游戏引擎

本游戏运用国产的lufylegend引擎,版本为1.6.1,如果大家感兴趣可以去官网看看

lufylegend官方网站:

http://lufylegend.com/lufylegend

lufylegend API文档:

http://lufylegend.com/lufylegend/api

上面有此引擎的下载和API介绍。关于用lufylegend开发游戏的其他文章:

【HTML5游戏开发】简单的《找不同汉字版》,来考考你的眼力吧

五,算法&代码讲解

先来个游戏初始化:

init(30,"mylegend",390,420,main);

为了方便操作游戏中的一些数据,我们设定许多变量:

var backLayer,chessLayer,overLayer;
var statusText = new LTextField();
var statusContent="您先请吧……";
var matrix = [
    [0,0,0],
    [0,0,0],
    [0,0,0]
];
var usersTurn = true;
var step = 0;
var title = "井字棋";
var introduction = ""
var infoArr = [title,introduction];

第一行是层变量;第二行是实例化的文本框对象,用来显示文字;第三行是当前显示信息的文字,比如该哪方走,哪方赢了等,会根据不同情况改变。

matrix是用来保存当前棋盘数据的数组,如果下一步棋,就会更改其中数据,顺便也说一下,为了区分【空白格子】,【我方下的位置】,【电脑下的位置】,我们用-1来代表【我方下的位置】,用0来代表【空白格子】,1来代表【电脑下的位置】;看官且记,这-1,0,1在棋盘数组中便各有了代表意义。

userTurn是用来判断玩家是否可以下棋;step是用来表示走的步数,用来判断棋盘是否下满;title,introduction还有infoArr原本是用来制作关于界面的,结果做到最后就算了,大家直接忽视掉吧。

接下来就是main函数,由于没有图片,所以就没有加载部分了:

function main(){
    gameInit();
    addText();
    addLattice();
}

main调用的几个函数如下:

function gameInit(){
    initLayer();
    addEvent();
}
function addText(){
    statusText.size = 15;
    statusText.weight = "bold";
    statusText.color = "white";
    statusText.text = statusContent;
    statusText.x = (LGlobal.width-statusText.getWidth())*0.5;
    statusText.y = 393;

    overLayer.addChild(statusText);
}
function addLattice(){
    backLayer.graphics.drawRect(10,"dimgray",[0,0,390,420],true,"dimgray");
    backLayer.graphics.drawRect(10,"dimgray",[0,0,390,390],true,"lavender");
    for(var i=0;i<3;i++){
        backLayer.graphics.drawLine(3,"dimgray",[130*i,0,130*i,390]);
    }
    for(var i=0;i<3;i++){
        backLayer.graphics.drawLine(3,"dimgray",[0,130*i,390,130*i]);
    }
}

解释一下他们的功能。首先,gameInit是用来初始化游戏的,包括初始化层一类的东西。addText是用来加下面文字的。addLattice使用来画棋盘的。代码很简单,参照lufylegend API文档看一下就能看懂。

接下来我们来看gameInit里调用的函数:

function initLayer(){
    backLayer = new LSprite();
    addChild(backLayer);

    chessLayer = new LSprite();
    backLayer.addChild(chessLayer);

    overLayer = new LSprite();
    backLayer.addChild(overLayer);
}
function addEvent(){
    backLayer.addEventListener(LMouseEvent.MOUSE_DOWN,onDown);
}

initLayer是用来实例化层的,说明了一点就是实例化LSprite。addEvent用来加点击事件。

然后接下来就来看看事件触发的onDown:

function onDown(){
    var mouseX,mouseY;
    mouseX = event.offsetX;
    mouseY = event.offsetY;

    var partX = Math.floor(mouseX/130);
    var partY = Math.floor(mouseY/130);
    if(matrix[partX][partY]==0){
        usersTurn=false;
        matrix[partX][partY]=-1;
        step++;
        update(partX,partY);

        if(win(partX,partY)){
            statusContent = "帅呆了,你赢啦!点击屏幕重开游戏。";
            gameover();
            addText();
        }else if(isEnd()){
            statusContent = "平局啦~~点击屏幕重开游戏。";
            gameover();
            addText();
        }else{
            statusContent = "电脑正在思考中……";
            addText();
            computerThink();
        }
    }
}

这个函数要做的就是先取出点击位置,然后根据点的位置下一颗棋,然后将在棋盘数组中相应的位置设为-1,表示是我方走的,然后判断:下了这一步棋后的胜负或者平局情况,并且调用相应的函数和显示相应的文字。判断赢,我们用win函数,代码如下:

function win(x,y){
    if(Math.abs(matrix[x][0]+matrix[x][1]+matrix[x][2])==3){
        return true;
    }
    if(Math.abs(matrix[0][y]+matrix[1][y]+matrix[2][y])==3){
        return true;
    }
    if(Math.abs(matrix[0][0]+matrix[1][1]+matrix[2][2])==3){
        return true;
    }
    if(Math.abs(matrix[2][0]+matrix[1][1]+matrix[0][2])==3){
        return true;
    }
    return false;
}

首先我们判断第x行,第0,1,2列的数字相加的绝对值是否为3(由于这个函数在下面还要用到,所以我们要做得通用性,所以就用了绝对值)。为什么等于3呢?因为看官是否记得我们上面说的:-1代表【我方下的位置】,0代表【空白格子】,1代表【电脑下的位置】。但凡是下了棋的地方,值总是1或者-1,所以假如有三个同一方棋子连在一起,那这几个值加起来的绝对值一定是3。因此就返回true代表赢了。如果一直判断到最后都没有,就返回false,代表还没有赢。

我们用isEnd判断平局,代码如下:

function isEnd(){
    return step>=9;
}

代码很简单,就是判断棋盘占满没有。

其中用到updata负责更新棋盘。代码如下:

function update(x,y){
    var v = matrix[x][y];
    if(v>0){
        chessLayer.graphics.drawArc(10,"green",[x*130+65,y*130+65,40,0,2*Math.PI]);
    }else if(v<0){
        chessLayer.graphics.drawLine(20,"#CC0000",[130*x+30,130*y+30,130*(x+1)-30,130*(y+1)-30]);
        chessLayer.graphics.drawLine(20,"#CC0000",[130*(x+1)-30,130*y+30,130*x+30,130*(y+1)-30]);
    }
}

以上的代码也很好理解,就是先取出画的那一点是什么,如果是我方画的(在棋盘数组就是-1),在判断时,取出的值如果小于0,就画个叉叉。如果大于0也就是代表电脑画的(在棋盘数组中代表1),就画个圆。

onDown中还用到了gameOver函数,代码如下:

function gameover(){
    backLayer.removeEventListener(LMouseEvent.MOUSE_DOWN,onDown);
    backLayer.addEventListener(LMouseEvent.MOUSE_DOWN,function(){
        chessLayer.removeAllChild();
        backLayer.removeChild(chessLayer);
        backLayer.removeChild(overLayer);
        removeChild(backLayer);
        matrix = [
            [0,0,0],
            [0,0,0],
            [0,0,0]
        ];
        step = 0;
        main();
        statusContent = "您先请吧……";
        addText();
    });
}

看似代码有点长,其实很简单,就是简单的移除界面上的一切对象,并且把一些值恢复为默认值。还有onDown中的computerThink函数,代码如下:

function computerThink(){
    var b = best();
    var x = b.x;
    var y = b.y;
    matrix[x][y]=1;
    step++;
    update(x,y);

    if(win(x,y)){
        statusContent = "哈哈你输了!点击屏幕重开游戏。";
        gameover();
        addText();
    }else if(isEnd()){
        statusContent = "平局啦~~点击屏幕重开游戏。";
        gameover();
        addText();
    }else{
        statusContent = "该你了!!!";
        addText();
    }
}

首先这个函数用了best函数,这个函数会返回一个要下的位置,然后我们把在棋盘数组中相应的位置设置为1,并且把走的步数+1。然后在相应位置画上。然后判断是否赢了或者平局,或者没赢没输没平局。

best是电脑AI算法部分,代码如下:

function best(){
    var bestx;
    var besty;
    var bestv=0;
    for(var x=0;x<3;x++){
        for(var y=0;y<3;y++){
            if(matrix[x][y]==0){
                matrix[x][y] = 1;
                step++;
                if(win(x,y)){
                    step--;
                    matrix[x][y] = 0;
                    return {‘x‘:x,‘y‘:y,‘v‘:1000};
                }else if(isEnd()){
                    step--;
                    matrix[x][y]=0;
                    return {‘x‘:x,‘y‘:y,‘v‘:0};
                }else{
                    var v=worst().v;
                    step--;
                    matrix[x][y]=0;
                    if(bestx==null || v>=bestv){
                        bestx=x;
                        besty=y;
                        bestv=v;
                    }
                }
            }
        }
    }
    return {‘x‘:bestx,‘y‘:besty,‘v‘:bestv};
}

算法的思路如下:首先我们遍历棋盘数组,然后判断遍历到的那格如果是空的(也就值是0)就先假设画上,并且将在棋盘数组中相应的位置设为1,表示电脑是下的,然后将走的步数+1。普通的操作就完了,接下来就是给下的这一步评分阶段,代码如下:

if(win(x,y)){
    step--;
    matrix[x][y] = 0;
    return {‘x‘:x,‘y‘:y,‘v‘:1000};
}else if(isEnd()){
    step--;
    matrix[x][y]=0;
    return {‘x‘:x,‘y‘:y,‘v‘:0};
}else{
    var v=worst().v;
    step--;
    matrix[x][y]=0;
    if(bestx==null || v>=bestv){
        bestx=x;
        besty=y;
        bestv=v;
    }
}

首先我们判断一下如果下了这一步,是否就赢了,如果是,就先把步数改回去,并且把棋盘数组改为下这一步之前的棋盘数组(因为我们在computerThink里要改一道,所以先改回去,避免改重了),然后返回这一步的位置,并且评分为1000。最后这个过程用return来实现,return是神马,我想就不用说了吧。判断是否赢了,我们用了win函数,上面已经说过了。

但是万一下了这一步没赢怎么办,就接着判断是否下了成平局,怎么才能成平局呢?就是把整个棋盘占满且对方没有赢,自己也没有赢就是平局。由于如果别人赢了,就不会进行电脑AI,也就不会调用best函数,换句话说就是不可能进行到这一步;如果是电脑赢了,在上级判断中已经做了相应操作而且用return已经推出函数了,也不会运行到此步,因此直接判断占满没有就可以了。因此用到isEnd函数,上面也用到过,并且讲到过,这里不罗嗦。

万一上面的两种情况都不对怎么办?那就随便下个吧。但是随便下也不能乱下。因此用到了worst来选择“随便下”最好的位置。代码如下:

function worst(){
    var bestx;
    var besty;
    var bestv = 0;
    for(var x=0;x<3;x++){
        for(var y=0;y<3;y++){
            if(matrix[x][y] == 0){
                matrix[x][y] = -1;
                step++;
                if(win(x,y)){
                    step--;
                    matrix[x][y] = 0;
                    return {‘x‘:x,‘y‘:y,‘v‘:-1000};
                }else if(isEnd()){
                    step--;
                    matrix[x][y]=0;
                    return {‘x‘:x,‘y‘:y,‘v‘:0};;
                }else{
                    var v=best().v;
                    step--;
                    matrix[x][y]=0;
                    if(bestx==null || v<=bestv){
                        bestx=x;
                        besty=y;
                        bestv=v;
                    }
                }

            }
        }
    }
    return {‘x‘:bestx,‘y‘:besty,‘v‘:bestv};
}

这个函数和best是反着来的,它是假设下了某一步后,别人会赢或者平局。如果别人走那步会赢,就返回这个位置,把这个位置先占住。平局和对方赢是一样的原理,就是见哪里不对就填哪里。最后的判读是在对方不可能赢的情况下采取的,就是通过best函数取最好的。这个best函数在上面讲过了。不作解释了~~

通过worst这个函数会返回几个值,第一个和第二个是随便下的位置,最后一个是评分。在best中我们把这几个返回值接收到,并且通过评分判断这个选择是否比平局的结果还要差,再返回给computerThink这个函数来绘画布局。因此这个过程很绕。大家要搞清楚关系,搞清楚了就不难了。

时间: 2024-10-12 09:57:05

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