c++程序设计 中国象棋源代码

我提供两个功能完善，而且最重要的，我认为算法设计比较好的中国象棋源代码，因为是源码网的，所以可以学习参考下：
http://www.codefans.net/soft/1466.shtml
http://www.codefans.net/soft/1289.shtml

　　先弄明白数据的结构：
　　MantisChessDef.h里的东西一定要先看一下， 否则会摸不到头脑的。
　　还有棋盘坐标：
　　象棋棋盘大小9x10,为了便于编程，规定棋盘每条边留有一个元素的边界。
　　这样棋盘大小（包括边界）变成11x12。棋盘x坐标轴向右，y轴向下。
　　黑棋永远在上方，在标准开局时左上角的黑车坐标是（1，1）。

　　局面用这三个变量表示:

　　static POINT g_pointChessman[32]; //棋子坐标
　　static int g_iChessmanMap[11][12]; //棋位状态
　　static int g_iSide; //轮到哪方走

　　智能部分有几个函数的前三个参数就是这个东西, 应该不难理解吧?

　　---------------------------------------------------------------------------------------
　　search函数:

　　先说明一下， 经常有朋友问我要原理, 但我公开源代码是给大家一个参考， 而不是什么教程，所以我不想说那些理论的东西。
　　基本原理是α-β搜索， 很多人工智能的教科书上都有讲到， 没看过的的赶快去找一本来啃一啃；
　　虽然这些书上的文字大多晦涩难懂，但毕竟讲得明明白白。
　　没有书的朋友请发挥一下主观能动性， 去找一找，不要来问我要， 因为我也没有。

　　我在这里只分析一下search函数:

　　弄懂α-β搜索后来看看这个博弈树， 看怎么编程实现它。

　　先规定一下， 我们用一个整数表示局面的好坏.
　　这个数越大说明局面对 "走棋方" 越有利，0表示双方实力相等。

　　1a( 1) ┬ 2a(-1) ┬ 3a(-1)
　　│ └ 3b( 1)
　　└ 2b(-5) ┬ 3c( 2)
　　├ 3d(-4)
　　└ 3e( 5)

　　分析一下这棵树，有这么个特点: 父结点的值 = -MAX(子结点的值)

　　我们还知道1、每个结点对应一个局面。2、底层的结点的值是"估"出来的。

　　于是我们可以写出伪代码了:

　　伪代码: 搜索一个结点下的分支， 得到这个结点的值。

　　参数: 局面，搜索深度

　　返回值:结点的值

　　int search(局面，int depth)
　　{
　　if(depth!=0)//不是底层结点
　　{

　　枚举出所有子结点(列出所有走法);

　　int count=子结点数；
　　int maxvalue= -∞;
　　for(int i=0;i<count;i++)//遍历所有结点
　　{
　　算出子结点局面;

　　maxvalue=max(maxvalue，search(子结点局面,depth-1));
　　}
　　return -maxvalue;
　　}
　　else //是底层结点
　　{
　　return 估计值;
　　}
　　}

　　这就是搜索算法的框架， 用到了递归。
　　MantisChess的智能部分函数都在MantisChessThink.cpp里， 其中search是搜索， 跟上面的这个search差不多，我把它copy出来注释一下：

　　int Search(int tmap[11][12],POINT tmanposition[32],int &tside,int man, POINT point,int upmax,int depth)
　　{

　　//前面的三个参数就是局面。
　　//man 和point 是走法，用来计算本结点的局面。 这里是把计算局面放在函数的开头，跟上面的伪代码不太一样。
　　//upmax: up - 上一层， max - 最大值， 这是α-β的剪枝用到的东西， 后面再讲。
　　//depth: 搜索深度

　　int ate,cur,maxvalue,curvalue,xs,ys;
　　int count;

　　//#####################这一段是计算本结点的局面#########################################
　　ate=32;
　　//移动棋子:
　　xs=tmanposition[man].x;ys=tmanposition[man].y; //原坐标
　　if (SideOfMan[tmap[point.x][point.y]]==!tside) //目标点有对方的棋子
　　{
　　ate=tmap[point.x][point.y]; //记录下被吃掉的棋子
　　if(ate==0 || ate==16)
　　{
　　return 9999;
　　}
　　tmanposition[ate].x=0; //目标点的棋子被吃掉
　　}

　　tmap[point.x][point.y]=man; //这两行是:
　　tmap[xs][ys]=32; //在map上的移动
　　tmanposition[man]=point;
　　tside=!tside;
　　//####################################################################################

　　depth--;

　　if(depth>0) //不是底层结点
　　{
　　int chessman[125];
　　POINT targetpoint[125];
　　if(EnumList(tmap,tmanposition,tside,chessman,targetpoint,count)) //枚举出所有子结点(列出所有走法)
　　{
　　//@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@
　　//这里是剪枝(不是α-β剪枝), 原理是在正式搜索之前先用较浅的搜索来得到误差较大的值
　　//然后根据这些值来对子结点排序， 只保留最好的S_WIDTH个结点进行正式搜索。
　　//显然，这个剪枝有一定的风险

　　if(depth>=2 && count>S_WIDTH+2)
　　{
　　int value[125];
　　cur=0;
　　maxvalue=-10000;
　　while(cur< count)
　　{
　　curvalue=Search(tmap,tmanposition,tside,chessman[cur],targetpoint[cur],-10000,depth-2);
　　value[cur]=curvalue;
　　if(curvalue>maxvalue)maxvalue=curvalue;
　　cur ++;
　　}
　　::Mantis_QuickSort(value,chessman,targetpoint,0,count-1); //排序
　　count=S_WIDTH;//剪枝
　　}
　　//@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

　　maxvalue=-10000;
　　cur=0;
　　while(cur< count)
　　{
　　curvalue=Search(tmap,tmanposition,tside,chessman[cur],targetpoint[cur],maxvalue,depth);
　　if(curvalue>maxvalue)maxvalue=curvalue;
　　if(curvalue>=-upmax)goto _ENDSUB; //α-β剪枝, 符合剪枝条件的就Cut掉。 这里用了goto语句了， 千万别学我。
　　cur ++;
　　}
　　}
　　else maxvalue=9800;
　　}
　　else //是底层结点
　　{
　　maxvalue=Value(tmap,tmanposition,tside); //估值
　　}

　　_ENDSUB:

　　//返回之前要恢复父结点的局面
　　//####################################################################################
　　tmanposition[man].x=xs; //这两行是:
　　tmanposition[man].y=ys; //在face上的恢复
　　tmap[xs][ys]=man; //在map上的恢复
　　if(ate!=32)
　　{
　　tmanposition[ate]=point;
　　tmap[point.x][point.y]=ate;
　　}
　　else tmap[point.x][point.y]=32;

　　tside=!tside;
　　//####################################################################################

　　return -maxvalue;
　　}

　　上面的代码用到了α-β剪枝, 举个例子就明白了:

　　还是这个博弈树，从上往下遍历。

　　1a( 1) ┳ 2a(-1) ┳ 3a(-1)
　　┃ ┗ 3b( 1)
　　┗ 2b(-5) ┯ 3c( 2)
　　├ 3d(-4)
　　└ 3e( 5)

　　2a遍历完后 upmax=-1, 继续遍历完3c后返回2b， 发现3c=2>-upmax, 这时就不用管3d和3e了, 因为无论他们的值是多少 2b=-max(3c,3d,3e)<2a 一定成立,
　　也就是说2b可以安全地剪掉。这就是α-β剪枝。

　　从上面的代码来看我的MantisChess算法与标准的α-β剪枝搜索并没有什么不同， 只不过加了排序和剪枝而已。

那个工程量很大的，你提供思想的话我可以给你翻译成代码

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