中国象棋，Android小游戏开发
A. 项目描述
本项目设计并开发了一款易于上手又富有挑战性的中国象棋应用。
用户界面与体验： 简洁与直观的设计，确保无论是新手还是老手，都能轻松使用。象棋主界面展示清晰的棋盘和操作选项，操作流程简便流畅。
多样化的游戏模式： 本项目提供了丰富的游戏模式，用户可以与不同难度级别的AI对弈，从初级到高级，涵盖了各个层次的挑战。
B. 开发工具
- Android Studio Koala
- Java , JDK 17.0.10
- Gradle 8.7
C. 代码设计
技术原理
-
架构设计
本项目选择了 MVC（Model-View-Controller）架构模式来开发《中国象棋》。这种模式将应用的业务逻辑（Model）、用户界面（View）和控制器（Controller）分开，从而提高了代码的可维护性和扩展性。在此架构中：- 模型（Model）—— 是应用程序中用于处理应用程序数据逻辑的部分。通常模型对象负责在数据库中存取数据
- 视图（View）—— 是应用程序中处理数据显示的部分。通常视图是依据模型数据创建的。
- 控制器（Controller）—— 是应用程序中处理用户交互的部分。通常控制器负责从视图读取数据，控制用户输入，并向模型发送数据。
-
棋盘引擎
棋盘引擎是应用的核心部分，负责处理棋局逻辑和计算。
本项目使用了基于Minimax算法的AI引擎来实现计算机对手的决策。Minimax算法通过递归搜索所有可能的棋步，计算每一步的得分，选择最佳步法。为了提高计算效率，本项目结合了Alpha-Beta剪枝技术，减少了不必要的计算。 -
数据存储
为了支持游戏数据的本地存储和同步功能，本项目利用了SharedPreferences存储用户的设置和偏好信息。
代码分析
- 棋盘和棋子，界面交互
本项目利用自定义的 ChessBoardView 类来呈现棋盘，并将棋子的点击处理逻辑交由 GameLogic 类负责。
public class ChessBoardView extends View implements IGameView {
// …………
@Override
protected void onDraw(Canvas canvas) {
this.mCanvas = canvas;
mGameLogic.drawGameBoard();
}
@Override
public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) {
if (event.getAction() == MotionEvent.ACTION_UP) {
int xx = (int) (event.getX() / mCellWidth);
int yy = (int) (event.getY() / mCellWidth);
int sq = Position.COORD_XY(xx + Position.FILE_LEFT, yy + Position.RANK_TOP);
mGameLogic.clickSquare(sq); // 交给游戏逻辑处理
return true;
}
return true;
}
// …………
}
- AI决策逻辑
Minimax算法是一种递归搜索算法，旨在找到一个游戏树中的最佳决策。
在中国象棋中，Minimax算法通过探索所有可能的棋步来计算每一步的得分，从而选择最优解。算法的核心是递归地评估每个棋步的价值，并在每一步做出最优决策。
为了提高Minimax算法的效率，Alpha-Beta剪枝技术被引入。通过维护两个值（α和β），算法可以剪除一些不必要的分支，避免对所有可能的棋步进行全面搜索。这大大减少了计算量，提高了搜索速度。
private int searchFull(int vlAlpha_, int vlBeta, int depth, boolean noNull) {
int vlAlpha = vlAlpha_;
int vl;
if (depth <= 0) { // 递归深度为0
return searchQuiesc(vlAlpha, vlBeta);
}
allNodes++;
vl = pos.mateValue(); // 判断是否被将军
if (vl >= vlBeta) { // 如果被将军
return vl;
}
int vlRep = pos.repStatus();
if (vlRep > 0) {
return pos.repValue(vlRep);
}
int[] mvHash = new int[1];
vl = probeHash(vlAlpha, vlBeta, depth, mvHash); // 检测哈希表
if (vl > -MATE_VALUE) { // 如果在哈希表中找到了最佳走法
return vl;
}
if (pos.distance == LIMIT_DEPTH) {
return pos.evaluate(); // 如果达到搜索深度
}
if (!noNull && !pos.inCheck() && pos.nullOkay()) { // 如果不在将军且空步可走
pos.nullMove(); // 空步
vl = -searchNoNull(-vlBeta, 1 - vlBeta, depth - NULL_DEPTH - 1); // 递归搜索
pos.undoNullMove(); // 撤销空步
if (vl >= vlBeta && (pos.nullSafe() || searchNoNull(vlAlpha, vlBeta, depth - NULL_DEPTH) >= vlBeta)) { // 如果空步有优势
return vl;
}
}
int hashFlag = HASH_ALPHA;
int vlBest = -MATE_VALUE;
int mvBest = 0;
SortItem sort = new SortItem(mvHash[0]);
int mv;
while ((mv = sort.next()) > 0) { // 所有走法
if (!pos.makeMove(mv)) { // 试着走一步
continue;
}
int newDepth = pos.inCheck() || sort.singleReply ? depth : depth - 1;
if (vlBest == -MATE_VALUE) {
vl = -searchFull(-vlBeta, -vlAlpha, newDepth);
} else {
vl = -searchFull(-vlAlpha - 1, -vlAlpha, newDepth);
if (vl > vlAlpha && vl < vlBeta) {
vl = -searchFull(-vlBeta, -vlAlpha, newDepth);
}
}
pos.undoMakeMove();
if (vl > vlBest) { // 更新最佳走法
vlBest = vl;
if (vl >= vlBeta) { // 如果走法价值高于beta
hashFlag = HASH_BETA;
mvBest = mv;
break;
}
if (vl > vlAlpha) { // 如果走法价值高于alpha
vlAlpha = vl;
hashFlag = HASH_PV;
mvBest = mv;
}
}
}
if (vlBest == -MATE_VALUE) { // 没有走法
return pos.mateValue(); // 被将军
}
recordHash(hashFlag, vlBest, depth, mvBest); // 记录哈希
if (mvBest > 0) { // 如果有最佳走法
setBestMove(mvBest, depth); // 设置最佳走法
}
return vlBest;
}
通过这些技术和代码实现，《中国象棋》App不仅提供了稳定的性能和高效的响应，还确保了良好的用户体验。每个组件和模块都经过精心设计和优化，以满足玩家的需求。
D. 项目演示
中国象棋，Android小游戏
E. 项目源码
关注公众号『数字森林』，后台发送关键字：象棋，获取项目源码。
