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中国象棋 AI 策略实现：从启发式评估到 AlphaZero MCTS

局面重复与长将规则更复杂（长将判负、长捉、三次重复和棋）残局变化极深（例如双马士相全 vs 将）因此，中国象棋 AI 的核心可以概括为：评估函数 + 剪枝 + 置换表 + 启发式排序 + 搜索算法...七、AlphaBeta 搜索与剪枝象棋 AI 的核心算法。流程：深度优先搜索维护 alpha 与 beta 不可能更优的分支立即剪枝搭配 PST、置换表、排序之后，棋力能跃升一个数量级。...Check Extension (将军延伸) if (this.ply === 0) console.log(`Engine: negamax getting king pos, color=$...staticEval = this.evaluate(false); } if (this.ply === 0) console.log(`Engine: negamax after...}`); let moves = this.generateMoves(false); if (this.ply === 0) console.log(`Engine: negamax

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今天，我们来教AI下国际象棋

python-chess 库为我们提供了棋子的移动生成和验证，简化了工作，安装方式如下： !...pip install python-chess python-chess 库安装好后，导入 chess 模块并进行初始化： import chess board = chess.Board() board...评价函数流程图移动选择算法的最后一步是用 Minimax 算法中的 Negamax 实现进行移动选择，Minimax 算法是双人游戏（如跳棋等）中的常用算法。...现在让我们深入研究一下 minimax 算法。该算法被广泛应用在棋类游戏中，用来找出失败的最大可能性中的最小值。该算法广泛应用于人工智能、决策论、博弈论、统计和哲学，力图在最坏的情况下将损失降到最低。...为了更好地理解 minimax 算法，请看下图： ? 维基百科中 minimax 树举例为了得到更好的结果，使用 minimax 变体 negamax，因为我们只需要一个最大化两位玩家效用的函数。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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AI人机对战黑白棋

(beta, v) if beta <= alpha: break # alpha cut-off return v def Negamax...(boardTemp, totctr) = MakeMove(copy.deepcopy(board), x, y, player) v = -Negamax...depth, minEvalBoard, maxEvalBoard, True) elif opt == 3: points = Negamax...REVERSI OTHELLO董事会游戏') print('0: 评估板') print('1: 极小值') print('2: 带有Alpha-Beta修剪的Minimax') print('3: negamax...') print('4: Negamax与Alpha-Beta修剪') print('5: Negascout（主要变化搜索)') print('6: 带有排序节点的Alpha-Beta修剪的Minimax

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python 算法

算法的复杂度算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源时间复杂度用“O（数量级）”来表示常见的时间复杂度有： O(1)常数阶；问题规模越大效率越高，时间不变， a = [1,2,3] a[...i in range(n) O(n2)：平方阶，时间随数据规模增加，指数增加，时间增加快，for i in range(n): for j in range(i):........ n代表问题规模算法中花费的时间与算法中语句的执行次数成正比.../usr/bin/python def swap(a,b,c): if a > b: t = a a = b b = t if a.../usr/bin/python #encoding:utf8 def key(): a = [] for i in range(10): a.append(0) #...0: print i if __name__ == '__main__': key() ~ [root@133 ~]# python

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算法篇-python排序算法

一起回顾下上一篇的查找算法 ——> 算法篇-python查找算法大致了解到查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素。

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算法篇-python递归算法

算法是为解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤。...算法的复杂度，表示代码的运行效率，可以用一个大写的O加括号来表示，比如O(1)，O(n) 递归递归就是在函数中调用本身，大多情况下会给计算机增加压力，但是有时又很有用。

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算法篇-python查找算法

上一篇的递归算法中，了解到算法的复杂度。递归就是在函数中调用本身。在汉诺塔游戏例子中，如果你需要移动的盘子很多时，程序运行就会消耗很长时间来计算结果。...可以回顾下 —>算法篇-python递归算法用递归打印斐波那契数列，你会发现，即使n只有几十的时候，你的计算机内存使用量已经飙升了。...有一点，关于递归次数，python中有个限制，可以通过sys模块来解决。 ? python 查找算法查找就是根据给定的某个值，在查找表中确定一个关键字等于给定值的数据元素。...算法的复杂度是渐进的，即对于一个大小为n的输入，如果它的运算时间为n3+5n+9，那么它的渐进时间复杂度是n3 刚刚用的 for 循环来查找，它的时间复杂度O(n) 有没有继续优化的查找算法呢

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算法篇-python排序算法-2

让指定的元素归位，就是放到它应该放的位置（左边元素比它小，右边元素比他大），然后对每个元素归位，完成排序。

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【算法】Python实现机器学习算法

小编邀请您，先思考： 1 您使用Python做过什么？ 2 如何用Python实现决策树系列算法？人生苦短，就用 Python。...那么，用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？...营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python...五、K-Means聚类算法全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/K-Means/K-Menas.py...第二种就是人为观察选择 5、应用——图片压缩将图片的像素分为若干类，然后用这个类代替原来的像素值执行聚类的算法代码： # 聚类算法 def runKMeans(X,initial_centroids

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python排序算法

排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法主要有冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、基数排序、堆排序、计数排序、桶排序。...冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。...这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。.../usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # _ooOoo_ # o8888888o...\pyproject\pythonalgorithms\venv\Scripts\python.exe C:/python/pyproject/pythonalgorithms/datasort.py

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Python算法基础

一个算法应该具有以下五个重要的特征：有穷性：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；确切性：算法的每一步骤必须有确切的定义；输入项：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，...二、python中的常见算法冒泡排序效率：O(n2) 原理：比较相邻的元素，如果第一个比第二个大，就交换他们两个；对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。.../usr/bin/env python3 #_*_ coding:utf-8 _*_ #Author:wd def quick_sort(data,left,right): """ 快速排序...data_list) #结果： #pre: [3, 66, 58, 34, 33, 50, 6, 21, 1] #after: [1, 3, 6, 21, 33, 34, 50, 58, 66] 参考资料： Python...入门系列教程 python入门 Python入门基础教程快速学习python基础建立python语言世界

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python冒泡算法

= [] for i in range(10): n = random.randint(1,1000) lis.append(n) #查看原有列表 print(lis) #使用冒泡算法

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python 基本算法

= 0 high = len(lis) - 1 time = 0 while low < high: time += 1 # 计算mid值是插值算法的核心代码

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Python：SMOTE算法

17.11.28更新一下：最近把这个算法集成到了数据预处理的python工程代码中了，不想看原理想直接用的，有简易版的python开发：特征工程代码模版，进入页面后ctrl+F搜smote就行，请自取...---- 之前一直没有用过python，最近做了一些数量级比较大的项目，觉得有必要熟悉一下python，正好用到了smote，网上也没有搜到，所以就当做一个小练手来做一下。...，一定程度上可以避免以上的问题下面介绍一下这个算法： ?...简单的看起来就好像是重复描绘了较少的类这边的smote是封装好的，直接调用就行了，没有什么特别之处 ---- 这边自己想拿刚学的python练练手，所有就拿python写了一下过程： # -*- coding...练手到此就结束了其实，在这个结果上，我们可以综合Tomek link做一个集成的数据扩充的算法，思路如下：假设，我们利用上述的算法产生了两个青色方框的新数据点： ?

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Python算法.3

以上公式接受一个值n，并且通过再每一次迭代中将newguess赋值给oldguess来反复猜测平方根。反复迭代20次左右返回的就是n的平方根。

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算法篇-python排序算法-3

你能发现它是在某个区间内交换位置，也采用了标志位的做法，那就是先取最左边的元素。

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Python算法.1

，这个算法的更新力度会保持到一天至少一更，如果当日未更会第二天补更，算法来源于需求，OJ，Github等。实现一个算法：识别一个字符串中，是否包含唯一的字符。...结果 ---- 在实现算法的时候，如果一次可以完美的写出来，可以不用类的思想如果不完美，或者是要几个函数才能完成任务，就写成类以后出现的self参数，我不会计数，我会将默认函数-1 len(

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Python 算法.3

链接域next用来存放下一个节点的位置（python中的标识）变量p指向链表的头节点（首节点）的位置，从p出发能找到表中的任意节点。 ? 实现其中以一个子单元，节点 ? 先init ? 判空 ?

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Python 算法.2

< O(nn) 详细的工具先不推荐，这里先用自带的time模块去计算： timeit模块 timeit模块可以用来测试一小段Python代码的执行速度。

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python实现算法：全排列算法

代码部分： #test.py def swap(arr, i, j): tmp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = tm...

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