哦，我喜欢这些游戏！
因此首先，为了使计算机能够玩游戏，它需要：
- 与之合作的结构
- 玩法
- 一个争取成功的条件
让我们一次解决这个问题。
结构体
由于该板是8x8网格（但可以轻松缩放），并且每个网格空间可能仅存在于五个状态之一，因此让我们定义以下状态：
[EMPTY, WHITE_PIECE, BLACK_PIECE, WHITE_PIECE_PROMOTED, BLACK_PIECE_PROMOTED]
分别枚举到：
[0, 1, 2, 3, 4]
现在我们知道每个空间可以是什么，我们需要某种方式来表示所有空间，或者如果需要的话，可以代表木板。几乎每种强语言都将支持多维数组（每个元素都是保存数据的数组）。因此，请使用以下松弛码来定义我们的数组：
BOARD_ARRAY = array(8, 8)
这将为我们提供8 x 8的数组，我们可以在其中存储整数（我们之前的枚举）：
(
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
)
现在您已经可以看到它开始看起来像板子了！我从没玩过youtube视频中提到的变体，但它似乎是从底部开始的两行白棋和从顶部开始的两行黑棋开始。这意味着当我们开始游戏时，我们的数组应如下所示：
(
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
)
（记住2代表'BLACK_PIECE'，1代表'WHITE_PIECE'）
因此，现在计算机具有可以使用的结构。步骤1完成！
规则
假设您在前面摆放了一个实际的棋盘，与主玩家对战。如果您尝试移动他的一件作品，那么您会被拍打。如果您尝试以某种无法移动的方式进行操作，那么您将被打一掌。如果您试图作弊，那您就明白了。但是问题是，计算机却没有。因此，提供严格的比赛规则是我们的工作。
我们需要创建一种方法来检查给定的举动是否合法。这意味着我们首先需要某种方式来表示“移动”。一种方法是使用数组位置。例如，要将一块从[0，0]移到[0，1]，我们可以创建一个函数，该函数将根据该移动来更新板。回到松弛状态：
MY_MOVE = array( [0, 0], [0, 1] )
上面的代码代表一块，从板的顶角向下移动了一个空间（假设0，0是左上角）。您可能还会注意到，我选择了使用多维数组进行移动。这是因为理论上碎片可能会在一圈中移动很多次（“跳动”其他碎片）。因此，让我们假设在0，1处有一个对手棋子，这意味着我们将在0，2落地：
MY_MOVE = array( [0, 0], [0, 2] )
很简单吧。程序应该理解，如果我们跳过一个空格，我们将跳过另一块（否则这是非法举动，并且应该引发错误）。现在让我们跳两段：
MY_MOVE = array ( [0, 0], [0, 2], [0, 4] )
这为我们提供了一种描述董事会任何举动的方式。好极了！现在，由于我不完全了解所讨论的确切游戏规则（尽管我今天玩过一些加拿大跳棋），因此您需要确定确切的移动合法性。到目前为止，良好的流程如下所示：
FUNCTION_FIND_ALL_LEGAL_MOVES( MY_BOARD ) Returns: array ALL_LEGAL_MOVES
FUNCTION_FIND_BEST_MOVE( MY_BOARD, ALL_LEGAL_MOVES ) Returns: array MY_MOVE
FUNCTION_DO_MOVE( MY_BOARD, MY_MOVE ) Throws: error ILLEGAL_MOVE Updates: MY_BOARD
repeat from start for each turn
上面的假设假设您可以循环遍历每件事情，以找到其所有合法举动，然后给出所有合法举动的集合，以某种方式选择最佳举动（此处为策略）。然后，此操作将应用于板，或引发错误。然后下一位玩家轮到他们。所以我们有一个会玩的AI！喜悦！继续。
获奖
简单的游戏很棒，因为获胜是由非常简单的状态决定的。黑板上没有白色的东西吗？好吧，我猜你赢了！当我们选择最佳举动以使我们更接近获胜条件时，这将在步骤2中实现。
要使智能AI变得非常智能，您可以保留一个数据库，该数据库将每个可能的板作为状态存储，并从每个可能的状态向可能的结局转移。
您还可以创建策略，例如：如果有一个乐段要跳，请保存该乐段，或者如果一个乐段能跳得比另一个乐段跳得多，那就跳。
那应该给您一个很好的起点，这只是从根本上无限可能性的一种方法。从理论上讲，您可以构建一个巨大的机器人来用蜡笔绘制图形，然后在图形上进行光谱分析以选择移动方式……但是这种方法不能很好地工作，也不能很快。这种方式在过去一直有效，并且运作良好（：希望能有所帮助！
关于实施的几句话
Checkers是所谓的“已解决”游戏，因为我们可以计算出未知数的每一步。但这就是一整步的动作！因此，没有办法手动完成所有操作...如果只有一些...哦，对了，我们是程序员。拳头泵
SQL是用于存储所有这些看似无穷无尽的动作的绝妙工具。对于那些没有SQL经验的人，mySQL是免费（相当容易使用）的开源SQL Server。SQL用于管理数据库，有点像类固醇电子表格。它还能够保存大量数据并非常快速地使用它。
那么我们如何使用呢？由于我们知道如果板处于精确状态（每个板都处于某个位置），我们可以计算所有可用的移动并将其保存。例如：
+Board State+ +All Possible Moves+ +Best Move+
([0,0,1,2,3],[3..) ([0,1],[0,2]), ([7,6],[7,7],[5..) ([7,6],[7,7])
([0,0,2,2,3],[3..) ([0,1],[0,2]), ([7,6],[7,7],[5..) ([5,5],[5,4])
([0,0,1,3,3],[3..) ([0,1],[0,2]), ([7,6],[7,7],[5..) ([4,4],[4,3])
etc...
因此，当计算机需要移动时，它只需在数据库中查找板状态（存储为主键），然后可以选择最佳移动（应该无与伦比），或选择其他移动之一以使操作更友好AI。
太好了，现在让我们建立一个数据库。首先，我们需要计算每个董事会状态。如果有人想花费一些时间并解决它，那将是一个很大的麻烦循环，这真是太棒了。将数组视为一个大数字，然后向上计数（以5为底数（0、1、2、3、4）除外），并规定每个玩家只能拥有16个。
在这一点上，我们应该存储所有板状态，并且可以计算所有可能的移动。
一旦计算出所有可能的动作，便是寻找最佳可能动作的有趣部分。这就是我的知识开始不足的地方，诸如Minimax或A *之类的东西开始发挥作用。抱歉，对此我无能为力了：/
