怎样用C语言编一个会下围棋的程序

#include"stdioh"#include"conioh"intmain(void){ints;intf;intm;printf("请输入一个时间:\n");scanf("%i%i%i",&s,&f,&m);if(m==59){m=0;f=f++;printf("%i%i%i\n",s,f,m);}else{m=m++;printf("%i%i%i\n",s,f,m);}getch();}

1、对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每次只能下一子。

2、棋子下在棋盘上的交叉点上。

3、棋子落子后，不得向其他位置移动。

4、轮流下子是双方的权利，但允许任何一方放弃下子权而使用虚着。

规定有暂停的比赛对局中（如一日制比赛，中午须暂停等）暂停时间不计入对局时限。重大的比赛，可采用封棋制度，当比赛到规定的封棋时间，而对局尚未结束。

已下过子的一方应立即退场，轮下子的一方思考后，把准备下的点写在记录纸上，然后密封交裁判员。续赛时，裁判员当场启封，按所标记的位置下子，比赛继续进行。

扩展资料：

相关术语

1、长

“长”是指紧靠着自己在棋盘上已有棋子继续向前延伸行棋。“长”一般用于与对方接触交战的时候，便于将己方的子连成一片，更好地攻击对方。

2、立

“立”与“长”有着微妙的差别，“立”主要指向紧靠着自己原有的棋盘上的棋子方向向下或向边线方向的行棋。

3、爬

“爬”是指一方的棋子在对方的压迫下，沿着边上低位，也就是一线或二线的位置上长。爬可以用于做活、连络、占地、搜根等。

4、飞

“小飞”，是指在原有棋子的呈“日”字形的对角交叉点处行棋。“大飞”。它是指在原有棋子的呈“目”字形的对角交叉点处行棋。“象步飞”是在原有棋子的呈"田"字形状的对角空交叉点处行棋。“超大飞“是指比”大飞“更向前一格的位置行棋。

参考资料来源：百度百科-围棋

最好的围棋软件就是国内的手谈2、日本的乌鹫

这两者的棋力都只有8级左右。按照现在的水平和硬件发展速度，3年长1级的水平

下载地址介绍：>

精简版开源AlphaGo来了，你也可以和TA下围棋了

程序原理

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。

深度学习

阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注一样。

两个大脑

阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google搜索引擎识别在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像分类器网络处理一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。

这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。

第一大脑：落子选择器 （Move Picker）

阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。

第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）

阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。[2-6]

主要成绩

研究者让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是998%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和99%。

据国际顶尖期刊《自然》封面文章报道，谷歌研究者开发的名为“阿尔法围棋”（Alpha Go）的人工智能机器人，在没有任何让子的情况下，以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。在围棋人工智能领域，实现了一次史无前例的突破。计算机程序能在不让子的情况下，在完整的围棋游戏中击败专业选手，这是第一次。

阿尔法围棋程序的下一个挑战对象是世界围棋冠军李世石。这场人工智能与人类的博弈于2016年3月9日在首尔举行，奖金是由Google提供的100万美金。

“AI如何看待李昌镐白88这步棋？”

这个问题很有意思，正好我一直想跟大家聊聊关于如何看待AI的意见这个话题，所以今天就着大家这个提问，跟大家一起讨论一下。

在讨论之前，我先抛两个问题出来：

1：如果李昌镐白88这步棋不在AI的考虑范围内，那这步棋就一定是问题手吗？

2：如果AI给李昌镐白88这步棋降了胜率，那就代表李昌镐在这盘棋中的胜算变小了吗？

这两个问题其实可以合成一个大问题：

AI给出的意见，就一定是好的吗？

下面我们先来看看AI是如何看待李昌镐白88这步棋的：

图1：我们先回顾一下李昌镐白88下在了哪里？

白88下在了上面的一路立，这步棋看着很慢，其实意境深远。

关于这步棋的故事，我之前已经说了，这里就不多讲了。

我在写李昌镐白88这步棋之前，就看过星阵的建议，白88这步棋不在星阵的选择范围内。

而星阵的首选，也就是它推荐的一手棋是：

图2：我估计李昌镐若在当时看到星阵白1这步推荐，应该会吓一大跳。

这是孤身单挑黑三角六子的节奏。

的确，别说是李昌镐这样谨慎的棋风，就是剑法最霸道的申真谞来了，估计也不会去动黑三角六子的脑筋。

当然星阵有它的理由，它显然不认为你黑棋三角六子很强，它要来攻击黑三角六子。

那么星阵推荐的这步棋就一定适合李昌镐来下吗？

下面我就以虚构的形式，来跟大家推演一下，如果李昌镐采取了星阵的推荐，会发生什么情况：（以下内容纯属虚构）

图3：李昌镐正准备下白88（白A），心里想着：“这步棋虽然实地价值小了，但是可使白三角大块彻底净活，而黑三角大块则没有安定。关键这样简化了局势，接下来慢慢小刀割肉。这种局面是我最擅长的。”

正当李昌镐要落下白88时，星阵突然出现，悄悄跟李昌镐说：“我觉得白1这步棋胜率最高，我推荐白1这步棋。”

李昌镐一看白1这步棋，心想：“白1这步棋不像是优势情况下的招，倒像是形势不利下的胜负手，可这时候明明是白棋形势好，这步棋靠谱吗？

但星阵实力那么强，它推荐的招，总不会错吧。”

于是李昌镐就改变原计划，采取了星阵的意见，下出了白1这步棋。

而此时李昌镐的对手，正处于劣势下的马晓春，正愁全盘找不到敌人可以搞乱局面。突然发现李昌镐白1自己找来了，心中大喜：“此时不反击，更待何时！”

于是黑2反包围白1一子是必然的选择。

那么接下来白棋该如何处理呢？

图4：白1靠，利用黑三角孤单一子做文章，是星阵的后续手段。

李昌镐下出此手后，马晓春黑2长也是必然，不然在A的位扳的话，白棋在黑2位一虎，黑棋形有问题。

当黑4压的时候，星阵选择了白5、7顶断后，白9长出。

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