技术标签： Qt开发 人工智能 面向对象编程 人机博弈 中国象棋 课程设计
前言：自AlphaGo战胜世界著名九段围棋手李世石之后，我就对棋类人工智能产生了极大的兴趣，并想要自己实现象棋的人工智能。然而那个时候我还在读高二，没有这么深厚的代码基础，所以那个时候也就只能想想了。但是现在不一样了，通过学习编程，已经可以让我在棋类人工智能这个领域向前探索了。
首先说明一下本系列博客描述的人工智能算法不是基于机器学习、深度学习这么高深的知识，而是一种穷举找最优走法的算法。之所以AlphaGo不能使用这种算法战胜李世石，是因为围棋棋局局势的判断是极为复杂的，想要穷举所有的情况，全世界所有的计算机一起运行一百万年也无法找到最优走法。所以DeepMind团队的大佬就想出了另一种解决方案就是让AlphaGo自己学习高水平棋手间的对局，从而提升AlphaGo的棋力。然而象棋的棋局判断还是比较容易的，杀掉对面的老将就可以获胜，杀掉对面的车马炮等棋子就可以提高自己的胜率/降低对方的胜率。具体的算法在之后的篇章详细讲解。
实现本系列博客中算法的编程工具是Qt5.5.1。
既然实现象棋人工智能的算法的本质是穷举，那么就要找到所有的通路，所谓的通路就是能够走棋的那些“路”们，走不通的那些“路”就要直接被pass掉。
1.先把棋盘抽象出来，象棋棋盘有10行9列，行标设为0~9，列标设为0~8。以左上角的坐标为(0,0)，假设初始时上方为红棋，下方为黑棋。则初始时所有棋子的坐标为：
车1（红方）：(0,0)；车2（红方）：(0,8)；
马1（红方）：(0,1)；马2（红方）：(0,7)；
相1（红方）：(0,2)；相2（红方）：(0,6)；
士1（红方）：(0,3)；士2（红方）：(0,5)；
将（红方）：(0,4)；
炮1（红方）：(2,1)；炮2（红方）：(2,7)；
兵1（红方）：(3,0)；兵2（红方）：(3,2)；兵3（红方）：(0,4)；兵4（红方）：(0,6)；兵5（红方）：(0,8)；
注：红方的棋子行列坐标对应黑方棋子的行列坐标的关系为：红方行号+黑方行号=9；红方列号+黑方列
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