Python连接4检查win函数

Question

我正在编写一个连接 4 游戏，您可以在其中选择棋盘的大小。该游戏适用于大多数棋盘尺寸，但当棋盘比它高时会给我带来问题。我不断得到索引超出范围的错误，我不确定我做错了什么。这就是我现在拥有的检查功能，因为它是唯一给我带来问题的部分。

def checkOWin(board):

    boardHeight = len(board)
    boardWidth = len(board[0])
    tile = 'O'
    # check horizontal spaces
    for y in range(boardHeight):
        for x in range(boardWidth - 3):
            if board[x][y] == tile and board[x+1][y] == tile and board[x+2][y] == tile and board[x+3][y] == tile:
                return True

    # check vertical spaces
    for x in range(boardWidth):
        for y in range(boardHeight - 3):
            if board[x][y] == tile and board[x][y+1] == tile and board[x][y+2] == tile and board[x][y+3] == tile:
                return True

    # check / diagonal spaces
    for x in range(boardWidth - 3):
        for y in range(3, boardHeight):
            if board[x][y] == tile and board[x+1][y-1] == tile and board[x+2][y-2] == tile and board[x+3][y-3] == tile:
                return True

    # check \ diagonal spaces
    for x in range(boardWidth - 3):
        for y in range(boardHeight - 3):
            if board[x][y] == tile and board[x+1][y+1] == tile and board[x+2][y+2] == tile and board[x+3][y+3] == tile:
                return True

    return False

任何帮助或建议将不胜感激。提前致谢!

Answer 1

尽管连续嵌套的 for 循环是检测获胜的明显解决方案，但在 Python 等语言中这是一种相当慢的方法。该问题实际上可以同化为 Connect 4 板的两个维度上的卷积操作，其卷积核旨在匹配 4 个瓦片的水平、垂直和对角线。
因此，更快的方法是:

创建用于水平、垂直和对角线获胜检测的内核。

horizontal_kernel = np.array([[ 1, 1, 1, 1]])
vertical_kernel = np.transpose(horizontal_kernel)
diag1_kernel = np.eye(4, dtype=np.uint8)
diag2_kernel = np.fliplr(diag1_kernel)
detection_kernels = [horizontal_kernel, vertical_kernel, diag1_kernel, diag2_kernel]

从您的棋盘创建一个 2D 数组，其中玩家的所有图块都设置为 1，所有空/对手图块都设置为 0。

使用 Scipy 高度优化的 convolve2d 函数通过卷积操作运行电路板。

在卷积输出形成的数组中，任何“4”表示棋盘中有4个连接的瓦片。

from scipy.signal import convolve2d

def winning_move(board, player):
    for kernel in detection_kernels:
        if (convolve2d(board == player, kernel, mode="valid") == 4).any():
            return True
    return False

这可以极大地加速检测获胜条件，这对于在博弈树上实现类似树搜索的算法至关重要。我还发现这个解决方案更加优雅和可读。