深度解析：基于EasyX的C++黑白棋AI实现 | 算法核心+图形化实战

摘要

本文详解C++黑白棋AI实现，使用EasyX图形库打造完整人机对战系统。涵盖：

• 递归搜索算法（动态规划优化）

• 棋盘状态评估函数设计

• 图形界面与音效集成

• 胜负判定与用户交互
  附完整可运行代码+资源文件，提供AI难度调节方案及扩展方向。

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目录

摘要

一、项目结构解析（图文对照）

1.1 文件架构

1.2 关键全局变量

二、AI核心算法深度解读

2.1 递归搜索框架（D函数）

2.2 算法优化点分析

三、图形交互系统详解

3.1 资源加载机制

3.2 棋盘绘制关键代码

四、游戏逻辑精析

4.1 落子合法性判定

 4.2 胜负判定策略

五、性能优化实战

5.1 AI耗时问题解决方案

5.2 内存泄漏预防 

六、扩展方向建议

6.1 难度分级系统

6.2 网络对战模块

6.3 棋谱记录功能 

七、完整代码实现 

八、总结与学习路径

8.1 核心技术栈：

8.2 进阶路线： 

推荐学习资源：

版权声明：本文代码原创部分由CSDN博主「坐路边等朋友」提供，技术解析部分原创，转载请注明出处。  

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一、项目结构解析（图文对照）

1.1 文件架构

BlackWhiteChessAI.cpp  # 主逻辑
├── 图形初始化(load)
├── AI核心算法(D)
├── 落子逻辑(draw/judge)
├── 游戏循环(play)
└── 胜负判定(quit/ask)
resource.h             # 资源标识

1.2 关键全局变量

const int difficult = 6;  // AI思考深度 ★可调节难度点★
char map[8][8];          // 棋盘状态存储
int move[8][2] = {{-1,0},{1,0}...}; // 8方向向量

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二、AI核心算法深度解读

2.1 递归搜索框架（D函数）

int D(char c, int step) {if (step > difficult) return 0;  // 深度截断// 无合法落子时的处理逻辑if (!baidu(c)) {return baidu(T(c)) ? -D(T(c), step) : 0;}// 状态回溯机制char **t = new char*[8];  // 创建临时棋盘...for (遍历所有位置) {if (judge(i,j,c) > 0) {  // 有效落子点draw(i,j,c);          // 模拟落子int value = judge() - D(T(c),step+1); // 递归评估if (value > max) {    // 保留最优解max = value; if(step==1)记录(X,Y)  // 顶层保存决策}恢复棋盘状态(t);  // 回溯}}delete[] t;  // 释放内存return max;
}

2.2 算法优化点分析

技术点	实现方案	优化建议
状态评估	直接计算翻转棋子数	增加位置权重（边角价值）
递归终止	固定深度截断	动态深度+启发式终止
内存管理	二维数组动态分配	改用智能指针

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三、图形交互系统详解

3.1 资源加载机制

void load() {// 图形资源加载loadimage(&img[0], "图片\\空位.bmp"); // 音效系统初始化mciSendString("open 音乐\\背景音乐.wma",0,0,0);
}

路径规范建议：
使用相对路径+资源文件夹结构
错误示例：绝对路径"D:\project\图片\"
正确示例："resources/images/"

3.2 棋盘绘制关键代码

void print() {for(int x=0; x<8; x++) {for(int y=0; y<8; y++) {switch(map[x][y]) {case 'B': putimage(37*y,37*x,&img[1]); black++; break;case 'W': ... // 白棋绘制}}}
}

四、游戏逻辑精析

4.1 落子合法性判定

int judge(int x, int y, char a) {if(map[x][y]) return 0;  // 非空位直接否决int valid = 0;for(8个方向){  // 向量化方向检查while(在棋盘内){if(遇到对手棋子) sign++;else {if(遇到己方棋子 && sign>0) valid += sign; break;}}}return valid;  // 可翻转棋子数
}

 4.2 胜负判定策略

bool quit(char c) {for(遍历棋盘){if(存在c颜色棋子) return false;}return true;  // 该颜色全军覆没
}// 弹窗交互
bool ask() {MessageBox(..., "黑：%d 白：%d", black, white);
}

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五、性能优化实战

5.1 AI耗时问题解决方案

// 原始代码：固定延时
while(clock()-start < CLOCKS_PER_SEC); // 优化方案：动态时间管理
int maxWait = 2000; // 最大2秒
if (difficult > 4) maxWait = 5000; 
while(clock()-start < maxWait);

5.2 内存泄漏预防 

- for(i=0;i<8;i++) delete[] t[i];
+ for(i=0;i<8;i++) delete[] t[i];  // 需先删除二级指针
delete[] t;  

六、扩展方向建议

6.1 难度分级系统

// 在界面添加选择
int levels[3] = {3,6,9};
difficult = levels[user_choice]; 

6.2 网络对战模块

• 集成Socket实现双人对战

6.3 棋谱记录功能 

void saveGame(FILE*fp){fwrite(map,sizeof(char),64,fp);
}

七、完整代码实现 

[完整代码见文章开头附件]

八、总结与学习路径

8.1 核心技术栈：

8.2 进阶路线： 

1. 短期：添加Alpha-Beta剪枝优化AI

2. 中期：移植到Qt跨平台框架

3. 长期：实现神经网络评估函数

项目缺陷反思：当前评估函数仅计算翻转数，可引入位置权重矩阵提升AI强度 

推荐学习资源：

1. 《人工智能：一种现代方法》（Stuart Russell）

2.  EasyX图形库官方教程

版权声明：本文代码原创部分由CSDN博主「坐路边等朋友」提供，技术解析部分原创，转载请注明出处。