最近我好像对这个游戏的执念很深啊。。

这篇博文的起因是这个样子的，上次我在到处跟别人“调研”井字过三关(如若不清楚这个游戏，请查看上一篇博文)名字问题的时候，有个朋友提到了一种井字过三关的变种玩法，觉得很有趣，最近出差回来有点闲情，就做来玩了一下。。

传统的井字过三关(是不是叫井字游戏更加大众化。。)作为一个游戏本身，有一个致命的缺陷，单局游戏时长太短，走完不到9格就结束了，完成一局几乎花不了10秒，而且，对于稍有常识的玩家来说，平局率太高，95%都有了吧。。再其次，局面变化太少，就算不玩，你枚举也可以枚举完所有的可能的局面；

规则

鉴于此，出现了本文中的这个游戏，最基本的规则和传统的一样，A,B两人轮流在3×3的棋局上打圈圈（○）和叉叉（×），先让自己的符号连成一条线的玩家胜利，包括纵，横，斜对角都可以。

下面是变种游戏的附加规则：场面上最多只能容纳6个棋子，也就是说下了第七个棋子的时候，第一个棋子会消失；下第八个的时候第二个会消失，如此类推

另外还需补充说明的一点是：判断胜负要在下子后，处理完棋子的消失问题后才可以进行。

考虑到游戏的趣味性，下面游戏对于先后手分别设立的不同的AI等级，让电脑先手的话，还是比较难获胜的。。。大概。。。吧。。友情提示一下，如让电脑先手，一开始那一步会有点卡。。你懂的。。。

左下角的红色数字是消失时间倒计时。

游戏本体：

据我测试经验，一开始你总会对于规则还没彻底了解，或者“眼睛一花”，就输给了AI了，随着玩多几盘，你会开始慢慢上手。。如果你玩多几盘电脑先手，你大概就会发现。。。其实这个游戏里面所谓的平局，就是在某四步里面不断打转，被迫不断重复，谁走错了谁就输的那种；再然后，你可能会突然走了某一步。。就把电脑给干掉了。。。

另外，根据别人透露，这个游戏先手其实有必胜法，而且你肯定想不到的是，必胜法是走边的中间那个位置。。。走中央和角的话，只要对方应对正确，那么确实可以逼平【就是上面一段所提到的四步死循环】；

但是我的AI的思考迭代深度没有设计得太深，我尝试了一下，如果加大迭代搜索深度，那么电脑第一步走的确实是边的中央(现在你所玩到的电脑先手第一步是走角)，不过好像后面复杂过头了，我弄了半天也没弄清楚为什么走边的中间可以必胜。。而且为了娱乐性质，加之电脑思考导致的停顿不要太长时间(影响体验)，所以才变成了上面你们所看到的那个样子。。。也就是说，原理上讲。。你们是可以打败它的！

代码

下面是AI的核心代码：

function AIMove() {
 	var MaxScore = -999999;
 	var bestmove = {
 		x: -1,
 		y: -1
 	};
 	for (var i = 0; i < 3; i++) {
 		for (var j = 0; j < 3; j++) {
 			if (boardState[i][j] != EMPTY)
 				continue;
 			var boardState_t = Array2DClone(boardState);
 			var TimeLeft_t = Array2DClone(TimeLeft);

 			var result = SetGame(i, j, boardState_t, 
                               TimeLeft_t, AIColor);
 			if (result == AIColor) {
 				MaxScore = 999999;
 				bestmove = {
 					x: i,
 					y: j
 				};
 			} else {
 				var score = MinMax(boardState_t, TimeLeft_t, 0,
                                IsPlayerFirst() ? 3 : 10);
 				if (score >= MaxScore) {
 					bestmove = {
 						x: i,
 						y: j
 					};
 					MaxScore = score;
 				};
 			}
 		}
 	}
 	DrawGame();
 	ClickLock = 0;
 }

 function MinMax(mboardState, mTimeLeft, AITurn, Depth) {
 	var curscore = 99999 * (AITurn == 1 ? -1 : 1);
 	Depth--;
 	if (!Depth) return 0;
 	for (var i = 0; i < 3; i++) {
 		for (var j = 0; j < 3; j++) {
 			if (mboardState[i][j] != EMPTY)
 				continue;
 			var boardState_t = Array2DClone(mboardState);
 			var TimeLeft_t = Array2DClone(mTimeLeft);

 			var judge = SetGame(i, j, boardState_t, 
                                 TimeLeft_t, 
                                 AITurn ? AIColor : PlayerColor);
 			if (judge == AIColor) return 1;
 			if (judge == PlayerColor) return -1;

 			var temp_score = MinMax(boardState_t,
                                   TimeLeft_t, 
                                   AITurn ? 0 : 1, Depth);
 			if (AITurn && temp_score > curscore) {
 				curscore = temp_score;
 			} else if (!AITurn && temp_score < curscore) {
 				curscore = temp_score;
 			}
 			if(AITurn && curscore == 1)	return 1;
 			else if(!AITurn && curscore == -1) return -1;
 		}
 	}
 	return curscore;
 }

看到第二个函数名，估计有人应该知道这个AI用的是什么算法了。。。但是需要说明一下的是，为了简单起见，一个局面的评价函数我只设置了三个值，1为必胜，0为未知胜负，-1为必败，所以顺手在上面代码最后的第64,65行做了一个简单的剪枝；

其实我想吐槽的是，写个JS的AI让我深刻的体会到什么叫做“数据结构越复杂，算法越简单”了。。妈蛋以前用C++写的几乎一遍就通了，用个JS写个同样的算法却花了不知道多少时间来调试。。【口胡！明明就是自己JS太垃圾，还找C++来当借口。。

难得糊涂

在写这个简单的游戏的AI的时候，发现了一个很好玩的“现象”；

一开始呢，我定义的游戏规则是，下子后判断玩胜负再处理消失的棋子的问题，AI的迭代搜索深度是10步，然后就发生了一个非常好玩的现象，电脑先手，棋风汹涌无比；让他后手的话，就弱得一把渣；已经弱到了你随便找一排下三个子它都完全不防守的地步了;

这显然不科学！！所以我就调试啊，调了半天,真的是“半天”，一步一步的看AI的变量的变化，最后才明白过来了，这个规则下先手有10步以内就可以找到的必胜策略，所以呢，AI先手玩家根本赢不了，而对于AI后手，它的思考就是：“啊，原来我不管怎么走，10步以内输定了啊。。。不管下那一步，评价函数都是-1。。。”没错！！！它居然。。。自！暴！自！弃！！！这尼玛的。。。

再之后我只好把规则改成当前玩的这个后，不过问题还是存在，只要AI发现自己必败，妈蛋它又开始乱来了。。。最后无奈之下，只好改成。。。让他“目光短浅”一点。。也就是上面代码23-24行迭代函数MinMax的最后一个参数，根据先后手设定不同的思考深度；

这就感觉，如果人类对未来知晓得太多，或者过度聪明以至于对未来可以完全掌握，那么他可能会觉得人生的意义并不是那么的丰富。。。当然这只是我在口胡。。。

不过技术上讲，这个问题也可以算法层面上解决的；也就是设定初始深度10，如果AI发现不管走么走都输，那么这个时候再让他弱一点，改成9让AI去摸索，如果还是，那么继续降它的智商，直到1为止，如果还是。。。节哀。。不过算了，懒得改了。。

PS.如发现bug，还望指出。

PS.PS.告诉你个好事吧，如果你玩不赢AI，请用Console。。。。233333333。。。当然，这也是有前提的，是吧。。

Github：

【完】

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