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2.Python实现五子棋：人机对战 / 人人对战（动图演示+源码分享）
3.阿尔法元之五子棋源码解读(AlphaZero-Gomoku)

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       这次我们来写个简单支持联机对战的安卓游戏，支持局域网联机对战的棋源棋源五子棋小游戏。废话不多说，码a码让我们愉快地开始吧~

       环境搭建：安装Python并添加到环境变量，安卓pip安装需要的棋源棋源相关模块即可。

       完整源码已整理好，码a码qt读源码戳这里领取。安卓

       原理简介：代码主要用PyQt5写的棋源棋源，pygame只用来播放一些音效。码a码首先，安卓设计并实现个游戏主界面：代码实现如下，棋源棋源会pyqt5的码a码应该都可以写出这样的界面，没啥特别的安卓，记得把人机对战和联机对战两个按钮触发后的棋源棋源信号分别绑定到人机对战和联机对战的函数上就行。

       效果大概是码a码cad如何使用源码这样的：主要的代码实现如下：整个逻辑是这样的：设计并实现游戏的基本界面之后，先默认永远是玩家先手(白子)，电脑后手(黑子)。然后，当监听到玩家鼠标左键点击到棋盘网格所在的范围内的时候，捕获该位置，若该位置之前没有人落子过，则玩家成功落子，否则重新等待玩家鼠标左键点击事件。玩家成功落子后，判断是否因为玩家落子而导致游戏结束(即棋盘上有5颗同色子相连了)，若游戏结束，则显示游戏结束界面，否则轮到AI落子。AI落子和玩家落子的thinkphp用户登录源码逻辑类似，然后又轮到玩家落子，以此类推。需要注意的是：为保证响应的实时性，AI落子算法应当写到鼠标左键点击后释放事件的响应中。

       开始按钮就是重置游戏，没啥可说的，这里为了避免有些人喜欢耍赖，我实现的时候代码写的是必须完成当前对弈才能重置游戏。悔棋按钮也没啥可说的，就是悔两步，从历史记录列表里pop最后两次落子然后从棋盘对应位置取下这两次落子就OK了，并且保证只有我方回合可以悔棋以避免出现意料之外的逻辑出错。认输按钮也没啥可说的，就是php 分销海报源码认输然后提前结束游戏。

       接下来我们来实现一下联机对战，这里我们选择使用TCP/IP协议进行联机通信从而实现联机对战。先启动游戏的一方作为服务器端：后启动方作为客户端连接服务器端并发送客户端玩家的基本信息：当客户端连接到服务器端时，服务器端也发送服务器端的玩家基本信息给客户端：然后客户端和服务器端都利用新开的线程来实现网络数据监听接收：并根据接收到的不同数据在主进程中做成对应的响应：修改的地方：必须点击开始按钮，并经过对方同意之后，才能正式开始对弈，悔棋按钮只有在对方回合才能按，对方同意悔棋后需要记得把落子方切换回自己。然后加了一个催促按钮，同样必须在对方回合才能按。以上就是全部代码修改的全部地方了。

       文章到这里就结束了，感谢你的观看，更多Python开发的eclipse 如何关联源码小游戏，下篇文章分享小游戏。

Python实现五子棋：人机对战 / 人人对战（动图演示+源码分享）

       在忙碌的工作之余，让我们通过Python实现五子棋游戏，享受休闲时光。不论是与朋友的对弈，还是情侣间的互动，都能增添乐趣。接下来，我们将一步步解析游戏规则和代码实现。

       游戏规则简单明了：黑子（p1）先手，白子（p2）随后，谁先连成五子就算赢得比赛。我们先通过动态演示和源码分享来了解如何操作。

       在cheackboard.py文件中，我们定义了棋盘、棋子颜色以及获胜条件。这个模块确保了游戏的逻辑运行顺畅。如果在运行过程中遇到模块依赖的问题，可以使用pip在pycharm终端输入相应指令，如`pip install 模块名 -i pypi.douban.com/simple`来安装。

       进入核心部分，设置棋盘和棋子参数，调整局内字体，开始落子循环。这个循环会画出棋盘，标注出落子位置，并在每一步后检查是否出现胜利。运行程序，你会看到棋子在棋盘上移动，同时返回落子的坐标，直到比赛分出胜负。

       最后，想要查看完整的源码，只需在公众号Python头条的后台回复"五子棋"，即可获取到所有详细代码。快来体验这个有趣的Python五子棋项目，无论是人机对战还是人与人之间的对决，都将带来难忘的棋盘对决时刻。

阿尔法元之五子棋源码解读(AlphaZero-Gomoku)

       阿尔法元在五子棋领域的源码解析揭示了强化学习在简单游戏中的深度应用。相较于围棋，五子棋虽简单，但其源码分析同样能让我们深入理解强化学习的原理。AlphaZero，最初凭借阿尔法狗的深度学习技术，后在没有人类干预的情况下，通过三天自学围棋并超越前辈，展现了人工智能的新里程碑。

       本文着重探讨AlphaZero在五子棋上的具体应用，源码可在GitHub上获取，路径公开。理解该项目的前提是对强化学习有一定基础，如马尔可夫决策过程和蒙特卡洛方法。项目主要包含策略价值网络、蒙特卡洛树搜索算法和训练脚本，它们共同构建了强化学习与深度学习的交互过程。

       项目的架构包括游戏处理、MCTS算法实现、策略价值网络训练以及人机对战脚本。Game.py定义了棋盘和游戏逻辑，mcts_alphaZero.py与mcts_pure.py则是MCTS玩家的实现，分别对应AlphaZero和纯MCTS版本。policy_value_net.py负责网络模型，根据不同框架实现，如Tensorflow或Pytorch。train.py则实现了AlphaZero的训练流程，通过模拟对弈和数据增强来优化网络。

       运行项目，你可以通过human_play.py与预训练的AI对战，感受强化学习的力量。源码剖析中，human_play.py脚本的核心是创建棋盘、玩家，并通过循环进行人机对弈，直到游戏结束。