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玩法拆解 · 代码 · Demo
回合博弈网格

Tic Tac Toe Showdown:轮流落子,先连成线者胜

文章拆解 Tic Tac Toe Showdown 的回合博弈机制,涵盖轮流落子、连线判定及 3x3 网格胜负规则。读者将掌握有限状态空间下的先手策略穷举方法,通过核心循环与模块设计实现同线匹配功能,并掌握网格博弈的关键参数配置。

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玩法拆解

玩法目标
  • 先把己方棋子连成规定长度的一线
核心循环
  • 状态流:boot → menu → gameplay → result;核心行为:轮流行动 + 放置落子 + 匹配连线 + 比较大小 + 做选择
  • 你要做的:和对手轮流行动,在棋盘格子里落子/摆放,让相同的连成一线
关键参数
  • playerCount = 2(可调 1~4)
  • gridRows = 3(可调 3~30)
  • gridCols = 3(可调 3~30)
  • matchSize = 3(可调 3~5)
  • directions = hv
模块组成
  • common-ui:通用 UI 事件绑定模块:自动为 skin 中的 button 节点绑定点击事件,并支持 boot 场景自动推进到 menu。
  • core/board-turn:通用回合制棋盘核心:管理网格棋盘状态、落子、胜负判定(连线/连珠)。适用于井字棋、五子棋、四子棋、围棋简化版等棋盘玩法。
  • core/board-ai:通用棋盘 AI:为 board-turn 提供落子决策。当前实现 minimax,支持井字棋等小规模零和棋盘游戏。

关键代码

core/board-turn · checkWinner()
ts· 20 行
core/board-ai · checkWinner()
ts· 20 行
玩法行为:本文属于「回合博弈」母型回合制对抗的核心:行动权与裁决
查看母型详解

Demo

内嵌可玩 Demo:轮流落子,先连成一线者胜(选 1 Player 可与 minimax AI 对弈)

Tic Tac Toe Showdown:轮流落子,先连成线者胜 Demo
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文章

Tic Tac Toe Showdown:轮流落子,先连成线者胜

一句话本质

表面上是井字棋的简单复刻;实际上核心机制是有限状态空间下的回合制博弈与胜负判定;本文重点解释如何用通用模块解耦棋盘规则与 AI 策略。

> 一句话本质:轮流落子,先连成线者胜。

这个游戏怎么玩

你要做的:和对手轮流行动,在棋盘格子里落子/摆放,让相同的连成一线。先把己方棋子连成规定长度的一线。

行为循环:状态流:boot → menu → gameplay → result;核心行为:轮流行动 + 放置落子 + 匹配连线 + 比较大小 + 做选择

规则只有三条,但足够深

  • 轮流行动
  • 放置落子
  • 匹配连线
  • 比较大小
  • 做选择

回合制棋盘的魅力在于:规则极简,但每一步都要想「我下这,对手下哪」。

| 参数 | 本游戏取值 | 可调范围 | |---|---|---| | playerCount | 2 | 1~4 | | gridRows | 3 | 3~30 | | gridCols | 3 | 3~30 | | matchSize | 3 | 3~5 | | directions | hv | - | | threshold | 0 | - |

它是怎么拼出来的

这个游戏由 3 个公共模块组成:

  • common-ui:通用 UI 事件绑定模块:自动为 skin 中的 button 节点绑定点击事件,并支持 boot 场景自动推进到 menu。
  • core/board-turn:通用回合制棋盘核心:管理网格棋盘状态、落子、胜负判定(连线/连珠)。适用于井字棋、五子棋、四子棋、围棋简化版等棋盘玩法。
  • core/board-ai:通用棋盘 AI:为 board-turn 提供落子决策。当前实现 minimax,支持井字棋等小规模零和棋盘游戏。

> 同一批模块换个规则,就是另一个游戏——这就是模块化的意义。

关键代码

core/board-turn · checkWinner()

ts· 20 行

> 来自模块 core/board-turn 的真实实现

core/board-ai · checkWinner()

ts· 20 行

> 来自模块 core/board-ai 的真实实现

设计要点

  • 3×3 小棋盘:状态空间有限,先手策略可穷举
  • 连成 3 子即胜:进攻与堵截的平衡
  • AI 强度 = 对手模型:随机/堵截/算杀三种体验

你能学到什么

  • 棋盘类游戏的最小状态机(boot → menu → gameplay → result)
  • 胜负判定如何写成纯函数(好测试、好复用)
  • AI 对手其实就是「对手模型」的强度选择

边界条件

需要处理棋盘尺寸超出 3×3 时状态空间爆炸导致 AI 无法穷举的问题 需要处理玩家落子坐标越界或重复落子时的无效输入校验 需要处理棋盘填满后无连成线时的平局/结束状态判断 需要处理 AI 在无法必胜时选择堵截对手或随机落子的决策边界 需要处理游戏结束后玩家状态重置是否干净以避免残留数据

设计取舍

收益是规则极简且状态空间有限,代价是策略深度不足,替代方案是调整棋盘大小或连线长度来增加复杂度 收益是胜负判定写成纯函数易于测试复用,代价是 AI 强度完全依赖对手模型,替代方案是引入更复杂的启发式算法或评估函数