谁有Internet跳棋啊!求告诉怎么下

楼主此问勾起了我对“早年”经历的回忆——

（WIN7系统）开始——控制面板——程序和功能——左边导航栏“打开或关闭Windows功能”——（稍等一会 等它全出来的）——滚动条往下拉，倒数第二个（“游戏”）那复选框点成对号——确定——游戏就都出来了 (其他WIN系统原理类似）

原先在学校用公共计算机时系统自带游戏都是藏着的……

但每回我又用这个办法给它调出来……

仅供纪念。没能提供有价值的回答，十分抱歉。

玩 跳棋 是你提高你的推理能力，许多研究人员认为，这个游戏可以大大提高一个人的智力的最佳途径之一。下面我给大家分享跳棋开局技巧知识。欢迎大家阅读。

跳棋开局技巧

玩跳棋是你提高你的推理能力，许多研究人员认为，这个游戏可以大大提高一个人的智力的最佳途径之一。这就是为什么许多 教育 机构和医生建议的人参与这个有趣的游戏，使他们能够提供适当的锻炼，对他们的大脑。然而，跳棋可以打开是对于那些没有适当的知识的游戏，因为连续失败疼痛的 经验 可以让你感觉非常累了，您的置信水平上的游戏都将丢失。

1 这就是为什么它是重要的是要提高你的棋子技能和这里有一些技巧，将帮助你： (1)实践是最好的品质应制定一个跳棋技巧之一。在网上玩这个游戏是最好的方式为您提高您的游戏技巧。高水平的用户，您可以选择从初级用户，当你玩这个游戏线上，从长远来看，这将有助于大幅度地提高您的游戏技巧。

(2)没有人继承跳棋策略，但你需要了解他们自己的。最好的办法是跳棋策略，在线搜索，并选择其中的几个，你可以学习。不要去复杂的策略开始，因为它可能需要花费很多的时间，为你学习如何将它们应用在真正的比赛中。简单的策略，将帮助你保持一个安全的位置，即使在游戏中，你的对手是一个熟练的球员。

(3)你可以选择你的对手的游戏功能的基础上的攻击或防御模式。然而，选择攻击的防御模式之间有很多游戏是如何做的。你需要它们之间进行选择，在正确的时刻，并确定适当的时候需要大量的练习。当你发现你的对手是处于弱势地位，一定要选择攻击模式和征服你的敌人，你的攻击。在同一时间，你也可以移动，这将帮助你赢得比赛。

这些都是一些符号的游戏战略，这将有助于大幅度地提高你的跳棋游戏，这是毫无疑问，这个游戏技术可以学习几个小时内。请一定要花费大量的时间来练习他们定期。

2 跳棋技巧方案

每个人的计算，但程度是不一样的，有的可能只是在潜意识中。最简单的计算是唯一的计算步骤，考虑最远的步骤可以跳得更远。这是最基本的，一般都能看到，只要眼尖的就行了，是计算的基础。是计算一个圆形深一点，棋招A进入第2步，对手一步棋招乙的4个步骤为6个步骤的对手。可见虽然 国际象棋 笔画较少，但经过一轮领先一步，棋招乙A进入到第2步，但经过一轮背后，应该选择A，显然是计算步骤是比只计算一个圆在这个例子中的棋招，可以做出更好的选择。主考虑多于一轮的计算，但几个回合，四个回合，棋招A：对手1 2 1 4对手对手自己的对手下棋招B：2对手自己的对手2个对手4 2的对手，得出计算棋招领先的第1步，在第4轮，落后一步棋招乙第4轮后，你应该选择的棋招答：可能的战术，在黑板上，更复杂的过程，更难以计算。

如果只有相同的公式，这个程序的过程中很容易编译的软件和人脑的电脑在困难的。在人类大脑中它的优势这是完全意义上的棋子的位置，整个国际象棋类型的情况，这有助于计算的的判断国际象棋的理解，但它是很难找到一个公式编写软件准确地测量，这是一个重要的因素，以确定软件的水平。

跳棋一步棋，你应该考虑以下几个因素：

一、棋的距离，测量1 1,2 2的基本步骤，没有任何商量的余地。

二、棋位置是好还是坏，依靠国际象棋的玩家的判断力。

中间附近的两侧，中间的位置加号和减号分两侧。

与自己棋子的关系： 1，给自己桥桥加分

2，阻止自己桥减分

3，子力集中加分

4，之前和之后的相同的加分

5，落单扣分

6，位于收宫位加分

跳棋 与对手棋子的关系：

        1，帮对手搭桥扣分的

2，挡住了对手的桥加分

这些关系可以被认为是准确的，下棋的技巧水平就能提高。

一盘棋在跳跃或通俗点说，封锁

单打跳棋的顺序考虑：

1，这两种 跳远 ，但也挡住了对手

2，跳得更远，或相互阻塞

3，跳不远，但使得自己的位置好

跳棋新手技巧

1。可以开始学习一些子集，速度快，尤其是占据上风，发展自己的战术进行，以保持主动。

2。中盘焦点攻守平衡，整体推进，非常敏感，少量的部队占据关键位置的对手，甚至分裂的棋势。先走者注意上风快攻压制，后走关注的反稳定，求机。

3。收宫决战，要小心不要急于进营，忘了绕过后搭桥当跳。

考虑家庭的顺序与双打跳棋：

1，跳+的家绕过或跳得更远+阻止敌人

2，阻挡敌人的自己的第一双跳得更远

3，慢慢调整，但要小心，不要让对方搭桥。

AI 的训练是这样子进行的：一个棋类玩法基本规则的分析器，和一个多层网状回路。网络层用于下棋，每下一步，分析器判断棋步是否符合规则，反馈奖或罚，网络层自己和自己对弈，不断的尝试各种可能的下法，获得尽可能高的奖励，避免得到处罚。这样的实例有很多，在github上都是开源的，并且已经有很多训练好的数据可用。比如，大名鼎鼎的阿法狗，其项目地址是：deepmind/lab。

你好，系统中自带的INTERNET跳棋是传统规则的西洋跳棋

对于西洋跳棋的起源一无所知，尽管大多数棋艺史家现在认为它于12世纪的某个时候起源于法国南部现在国际象棋的规则在整个西方世界都已标准化了，但是西洋跳棋的规则可不是这样在讲英语的国家之外有几十种按当地规则的下法在欧洲和前苏联最流行的下法称之为波兰跳棋(波兰除外，在波兰称为法国跳棋)，它是在10行10列的棋盘上下的，开始下时双方各有20个棋子这是标准的法国式下法在加拿大法语区，棋盘要更大一些：12行12列，每方有30个棋子全世界下西洋跳棋的规则差别很大 22966希望对你有帮助！

根据人工智能之父约翰麦卡锡的说法，它是“制造智能机器的科学与工程，特别是智能计算机程序”。

人工智能是一种使计算机，计算机控制的机器人或软件智能地思考的方式，其方式与智能人类的思维方式类似。人工智能是通过研究人类大脑如何思考以及人类在尝试解决问题时如何学习，决定和工作，然后将本研究的结果用作开发智能软件和系统的基础来实现的。

在充分利用计算机系统的力量的同时，人类的好奇心使他想知道“机器能像人类一样思考和行为吗？”

因此，人工智能的发展始于在我们发现并在人类中高度重视的机器中创造类似的智能。

什么是人工智能

在计算机出现之前人们就幻想着一种机器可以实现人类的思维，可以帮助人们解决问题，甚至比人类有更高的智力。随着上世纪40年代计算机的发明，这几十年来计算速度飞速提高，从最初的科学数学计算演变到了现代的各种计算机应用领域，诸如多媒体应用，计算机辅助设计，数据库，数据通信，自动控制等等，人工智能是计算机科学的一个研究分支，是多年来计算机科学研究发展的结晶。

人工智能是一门基于计算机科学，生物学，心理学，神经科学，数学和哲学等学科的科学和技术。人工智能的一个主要推动力要开发与人类智能相关的计算机功能，例如推理，学习和解决问题的能力。

人工智能之父JohnMcCarthy说：人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式使计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。

没有AI和有AI的计算机软件比较

没有AI编程

没有AI的计算机程序解决具体问题。

程序中的修改会导致其结构发生大的变化。修改麻烦，很可能导致修改错误。

用AI编程

具有AI的计算机程序解决一般性问题。

AI程序各个参数部分高度独立，修改不会导致结构变化，程序修改快速简便。

AI的应用领域

人工智能在下面领域占据主导地位

游戏：人工智能在国际象棋，扑克，围棋等游戏中起着至关重要的作用，机器可以根据启发式知识来思考大量可能的位置并计算出最优的下棋落子。

自然语言处理：可以与理解人类自然语言的计算机进行交互。比如常见机器翻译系统、人机对话系统。

专家系统：有一些应用程序集成了机器，软件和特殊信息，以传授推理和建议。它们为用户提供解释和建议。比如分析股票行情，进行量化交易。

视觉系统：它系统理解，解释计算机上的视觉输入。例如，间谍飞机拍摄照片，用于计算空间信息或区域地图。医生使用临床专家系统来诊断患者。警方使用的计算机软件可以识别数据库里面存储的肖像，从而识别犯罪者的脸部。还有我们最常用的车牌识别等。

语音识别：智能系统能够与人类对话，通过句子及其含义来听取和理解人的语言。它可以处理不同的重音，俚语，背景噪音，不同人的的声调变化等。

手写识别：手写识别软件通过笔在屏幕上写的文本可以识别字母的形状并将其转换为可编辑的文本。

智能机器人：机器人能够执行人类给出的任务。它们具有传感器，检测到来自现实世界的光，热，温度，运动，声音，碰撞和压力等数据。他拥有高效的处理器，多个传感器和巨大的内存，以展示它的智能，并且能够从错误中吸取教训来适应新的环境。

人工智能历史

1940-1950：

一帮来自数学，心理学，工程学，经济学和政治学领域的科学家在一起讨论人工智能的可能性，当时已经研究出了人脑的工作原理是神经元电脉冲工作。

1950-1956：

伦·图灵（AlanTuring）发表了一篇具有里程碑意义的论文，其中他预见了创造思考机器的可能性。

重要事件：曼彻斯特大学的ChristopherStrachey使用FerrantiMark1机器写了一个跳棋程序，DietrichPrinz写了一个国际象棋程序。

1956：

达特茅斯会议，人工智能诞生。约翰麦卡锡创造了人工智能一词并且演示了卡内基梅隆大学首个人工智能程序。

1956-1974：

推理研究，主要使用推理算法，应用在棋类等游戏中。自然语言研究，目的是让计算机能够理解人的语言。日本，早稻田大学于1967年启动了WABOT项目，并于1972年完成了世界上第一个全尺寸智能人形机器人WABOT-1。

1974-1980：

由于当时的计算机技术限制，很多研究迟迟不能得到预期的成就，这时候AI处于研究低潮。

1980-1987：

在20世纪80年代，世界各地的企业采用了一种称为“专家系统”的人工智能程序，知识表达系统成为主流人工智能研究的焦点。在同一年，日本政府通过其第五代计算机项目积极资助人工智能。1982年，物理学家JohnHopfield发明了一种神经网络可以以全新的方式学习和处理信息。

1987-1993：

第二次AI研究低潮。

1993-2011：

出现了智能代理，它是感知周围环境，并采取最大限度提高成功的机会的系统。这个时期自然语言理解和翻译，数据挖掘，Web爬虫出现了较大的发展。

里程碑的事件：1997年深蓝击败了当时的世界象棋冠军GarryKasparov。2005年，斯坦福大学的机器人在一条没有走过的沙漠小路上自动驾驶131英里。

2011年至今：

在深度学习，大数据和强人工智能的发展迅速。

郑重声明：本文作品为原创，如转载须注明出处“头条号：物联网电子世界”。

三次人机对弈的区别是三盘棋的三个阶段。

1、1956年，计算机技术的先驱萨缪尔，在计算机上编写出了世界上第一款国际跳棋程序。1962年，这个程序击败了人类的一个跳棋冠军。这是机器学习算法的提出与首次应用。国际跳棋-机器学习。

2、1997年，超级计算机深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。深蓝是美国IBM公司生产的一台超级计算机，有32个大脑（微处理器），每秒可以计算2亿步。深蓝中储存了一百多年来优秀旗手的两百多万局对局。深蓝靠计算可以预判12步，而卡斯帕罗夫可以预判10步，双方能力不相上下。国际象棋-将知识库搜索与机器学习结合。

3、2016年，阿尔法围棋在与围棋世界冠军李世石的对弈中，以4：1的总比分获胜。2017年，它又进化为阿尔法元，通过自学成才，仅用3天就成了围棋界的顶尖高手。深度学习算法取得巨大的成功。围棋-深度学习。

LZ您好，我并不清楚你对编程语言的了解程度。

我就当你已经学过编程语言了。

我姐夫编过一个叫做《跳棋专家》的程序。

他跟我说过大概的方法。其实就是深搜、广搜。

对于己方和对方每个棋子，算出后面N步的可选情况。

再找出最优解。

像跳棋专家，可以设置可算的步数，比如算后面6步，在这种情况下，理论上来说人已经不可能赢过电脑的。

但是，随着预算步数的增加，计算量会呈指数级增长。

比如算一步，电脑需要1秒钟反应时间，算9步，可能就需要几个小时。

所以，强度和效率有些时候需要折中一下，因为他们是相对的。

而且由于深搜和广搜是递归算法，单层的效率直接决定算法消耗时间的增长程度。

希望我的回答对你有所帮助！

如果觉得好的话，请麻烦楼主采纳qianguozheng_ 的答案，为了团队的采纳率，多谢了！

可以采用广度优先搜索，程序如下：

#include <iostream>

#include <string>

#include <algorithm>

#include <set>

#include <queue>

using namespace std;

struct node{

string str, step;

node(){}

node(string str, string step = ""): str(str), step(step){}

};

int main(){

string start = "0111222", dest = "2221110";

node n;

queue<node> Open;

set<string> Close;

Openpush(node(start));

while(1){

n = Openfront();

Openpop();

Closeinsert(nstr);

if(nstr == dest)break;

int l = nstrfind("0");

for(int i=-3; i<=3; i++){

if(!i || l+i<0 || l+i>=destsize())

continue;

string s(nstr);

s[l] = s[l+i];

s[l+i] = '0';

if(Closefind(s) == Closeend())

Openpush(node(s, nstep + char('0'+l+i) + " "));

}

}

cout << nstep;

}

程序输出：

1 4 2 5 6 3 0 2 5 6

// 表示每一步移动哪个棋子，最开始棋子编号0

算法优化：可考虑使用A算法进行启发式搜索

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