Создание программы для решения игры 2048 может быть интересным и сложным проектом. Ваш подход с перебором всех возможных вариантов на заданную глубину звучит как метод, основанный на поиске по состояниям игры. Вот основные шаги для реализации алгоритма:
### 1. **Представление состояния игры**
Сначала вам нужно представить состояние игры. Это можно сделать в виде двумерного массива (матрицы), где каждая ячейка будет представлять номер в клетке, а пустая клетка будет равна 0.
```python
class Game2048:
def __init__(self):
self.board = [[0] * 4 for _ in range(4)]
self.score = 0
# Инициализация игры и добавление первоначальных плиток
```
### 2. **Реализация логики игры**
Вам нужно реализовать основные механики игры: слияние плиток, добавление новых плиток и обработка основных движений (вверх, вниз, влево, вправо).
```python
def move_left(self):
# Логика перемещения плиток влево
# Например, объединение плиток и обновление счета
```
### 3. **Тестирование всех возможных ходов**
Создайте функцию, которая будет генерировать все возможные ходы для текущего состояния игры. Для каждого возможного движения необходимо делать копию текущего состояния, выполнять движение и оценивать новое состояние.
```python
def get_possible_moves(self):
# Возвращает список возможных ходов
```
### 4. **Оценка состояния после каждого хода**
Для оценки состояний, после выполнения хода, вы можете использовать вашу метрику — среднее количество очков на количество свободных клеток.
```python
def evaluate_state(self):
empty_cells = sum(row.count(0) for row in self.board)
# Пример простой оценки: сумма всех значений на доске
score = sum(sum(row) for row in self.board)
# Оценка может быть улучшена добавлением веса для более высоких плиток или других факторов
return score / (empty_cells + 1) # Избежать деления на 0
```
### 5. **Рекурсивный перебор возможных состояний**
Используйте рекурсивную функцию для обхода всех возможных состояний на заданной глубине. Для каждого состояния вызовите функцию оценки.
```python
def minimax(self, depth, maximizing_player):
if depth == 0:
return self.evaluate_state()
if maximizing_player:
max_eval = float('-inf')
for move in self.get_possible_moves():
# Выполнить ход и оценить состояние
self.move(move)
eval = self.minimax(depth - 1, False)
self.undo_move(move) # Восстановить состояние
max_eval = max(max_eval, eval)
return max_eval
else:
min_eval = float('inf')
for move in self.get_possible_moves():
self.move(move)
eval = self.minimax(depth - 1, True)
self.undo_move(move)
min_eval = min(min_eval, eval)
return min_eval
```
### 6. **Принятие решения на основе оценки**
После завершения цикла `minimax` выберите лучший ход на основании обратно оцененных значений.
```python
def find_best_move(self):
best_move = None
best_value = float('-inf')
for move in self.get_possible_moves():
self.move(move)
value = self.minimax(3, False) # Можно изменять глубину
self.undo_move(move)
if value > best_value:
best_value = value
best_move = move
return best_move
```
### 7. **Запуск алгоритма и тестирование**
И, наконец, вам нужно запустить этот алгоритм и посмотреть, как он работает в вашей версии игры. Возможно, потребуется тонкая настройка, чтобы улучшить эффективность и адаптировать его под ваши изменения в механике игры.
### Заключение
Хотя описанный алгоритм является основой для реализации, существуют и другие подходы, такие как использование методов машинного обучения или более сложных алгоритмов поиска, таких как A* или альфа-бета отсечение. Фокусируйтесь на улучшении своей оценки состояния, и ваша программа станет более эффективной в поиске решений.