node.js——麻将算法（六）简易版麻将出牌AI1.0

普通麻将的出牌AI如果不是要求特别高的话，其实蛮容易实现的，毕竟大多数人打牌都只是看自己的手牌。

所以作为简易版的AI，出牌的策略只要奔着胡牌去就可以了。我们能想到的就是把相邻或相同的牌凑到一起，把单独的牌打出去。以这个思路打牌，就会慢慢接近听牌至最终的胡牌。

我们简单举个例子，我们有1万2万，那么我们认为其打出去的优先级要高于单独的牌，因为其只需要1个三万就可以凑成一组了。

这种思路实际很像我们上一章讲的多赖子判胡的优化算法——插空法，如果没有看过上一博客的可以先看http://blog.csdn.net/sm9sun/article/details/77774722

我们看这里

for (var i = 0; i < 4; i++) {
var needhun = 0;
for (var j = 0; j < 4; j++) {
needhun += j == i ? getneedhun(arr, j,false) : getneedhun(arr, j,true);
}
if (needhun <= Huncount) {
return true;
}
}

我们通过needhun是否大于本身拥有的混牌（赖子）来判断是否可以胡，那么其实这个needhun就可以代表不同牌型胡牌的难度，即needhun值越小其越容易胡，当needhun值为1时（手牌数为3n+1），其处于听牌阶段。

那么这就很简单了，我们只需要在此基础上返回这个needhun，然后在出牌时看出那张牌返回的needhun最小，其就是我们的最佳策略选择。

function get_needhun_for_hu(old_arr, Hun, special) {
var fmin_data = function (data1, data2) {
return data1.needhun > data2.needhun ? data2 : data1;
};
var del_list = function (old_arr, i, j, data) {
var arr = old_arr.concat();
for (var k = 0; k < 3; k++) {
if (arr[i + k] > 0) {

4000
arr[i + k]--;
}
else {
data.needhun++;
}
}
return dfs(arr, i, j, data);
};
var del_same = function (old_arr, i, j, data) {
var arr = old_arr.concat();
arr[i] %= 3;
switch (arr[i]) {
case 0: {
break;
}
case 1: {
if (data.hasjiang) { data.needhun += 2; }
else { data.needhun++; data.hasjiang = true; }
break;
}
case 2: {
if (data.hasjiang) { data.needhun += 1; }
else { data.hasjiang = true; }
break;
}
}
arr[i] = 0;
return dfs(arr, i + 1, j, data);
};
var dfs = function (arr, i, j, data) {
if (i > j) {
if (!data.hasjiang) {
data.needhun += 2;
}
return data;
}

if (i % 9 == 6 && i < 27 && arr[i + 1]%3 == 1 && arr[i + 2]%3 == 1)//8 9特殊情况，此时应该补个7
{
return del_list(arr, i, j, data);
}
else if (arr[i] == 0) {
return dfs(arr, i + 1, j, data);
}
else if (i % 9 < 7 && i < 27 && (arr[i + 1] > 0 || arr[i + 2] > 0)) {
var tmp1 = del_list(arr, i, j, { needhun: data.needhun, hasjiang: data.hasjiang });
var tmp2 = del_same(arr, i, j, { needhun: data.needhun, hasjiang: data.hasjiang });
return fmin_data(tmp1, tmp2);
}
else { return del_same(arr, i, j, data); }

};
var getneedhun = function (old_arr, type, hasjiang) {
var data = {
needhun: 0,
hasjiang: hasjiang
};
var arr = old_arr.concat();
var i, j;
switch (type) {
case 0: { i = 0; j = 8; break; }
case 1: { i = 9; j = 17; break; }
case 2: { i = 18; j = 26; break; }
case 3: { i = 27; j = 33; break; }
}
data = dfs(arr, i, j, data);
return data.needhun;
};

var arr = old_arr.concat();
var HunCount = 0;
    if (Hun >= 0) {
        HunCount = arr[Hun];
        arr[Hun] = 0;

    }
var count = 0;
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
count += arr[i];
}
var min_needhun = 0x1f;
if (special.H_7pair&&count + HunCount == 14) {
var needhun = 0;
for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
var c = arr[i];
if (c % 2==1) {
needhun+=2;
}
}
if (needhun<min_needhun) {
min_needhun = needhun;
}
}
if (special.H_13one&&count + HunCount == 14) {
var ones = [0, 8, 9, 17, 18, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33];
for (var i = 0; i < ones.length; ++i) {
if (arr[ones[i]] == 0) {
needhun+=2;
}
}
if (needhun < min_needhun) {
min_needhun = needhun;
}
}
for (var i = 0; i < 4; i++) {
var needhun = 0;
for (var j = 0; j < 4; j++) {
needhun += getneedhun(arr, j, j != i);
}
if (needhun < min_needhun) {
min_needhun = needhun;
}
}
return min_needhun - HunCount;
}

 注：七小对&十三幺相对来说需要的混子数要少，原因在于当手牌过散时每张废牌都意味着需要2张混牌，而七小对&十三幺则只把废牌当作所需要替换的1张牌处理，这使得大部分散牌更适用于七小对&十三幺。故needhun需要+2以作平衡

还有就是如果当前处于可以听牌的阶段（needhun==1），那么可以在此之前选择听口最多的或者剩余牌最多的等策略

var ret_needhun = 0x1a;
var ret_pai = list[0];
var ret_tinglist = [];
for (var k = 0; k < list.length; k++) {
arr[list[k]]--;
var Tinglist = new Array();
var canting = CanTingPai(arr, hun, Tinglist, special);
if (canting)
{
//听牌数比对，也可以按其他方式比对，比如所听的牌接下来的剩余牌
if (ret_tinglist.length < Tinglist.length)
{
ret_tinglist = Tinglist;
ret_needhun = 1;
ret_pai = list[k];
}

}
else if (ret_tinglist.length==0)
{
var needhun = get_needhun_for_hu(arr, hun, special);
if (needhun < ret_needhun) {
ret_needhun = needhun;
ret_pai = list[k];
}
}
arr[list[k]]++;

}
return ret_pai;
}

关于判听的算法有很多，大家可以参考我的前几篇麻将算法博客。

如果不是听牌的状态且needhun和ret_needhun相同时可以根据不同的麻将玩法再融入自己的想法策略DIY

比如：优先打风牌、优先打19等。

else if (needhun == ret_needhun)
{
if (list[k] > 26)//风牌优先打
{
ret_needhun = needhun;
ret_pai = list[k];
}
if ((list[k] % 9 < 1 || list[k] % 9 > 7 )&& ret_pai<=26)//边牌优先打
{
ret_needhun = needhun;
ret_pai = list[k];
}
}

再比如：优先打无关联单一的牌

exports.is_nexus = function(i, arr) {
if (i > 26) {
return arr[i] > 0;
}
else if (i % 9 == 8) {
return arr[i] > 0 || arr[i - 1] > 0 || arr[i - 2] > 0;
}
else if (i % 9 == 7) {
return arr[i] > 0 || arr[i - 1] > 0 || arr[i - 2] > 0 || arr[i + 1] > 0;
}
else if (i % 9 == 0) {
return arr[i] > 0 || arr[i + 1] > 0 || arr[i + 2] > 0;
}
else if (i % 9 == 1) {
return arr[i] > 0 || arr[i + 1] > 0 || arr[i + 2] > 0 || arr[i - 1] > 0;
}
else {
return arr[i] > 0 || arr[i + 1] > 0 || arr[i + 2] > 0 || arr[i - 1] > 0 || arr[i - 2] > 0;
}
}

完整方法代码：

exports.GetRobotChupai = function (list, special, hun) {

if (hun == null) {
hun = -1;
}
var arr = [];
var Tingobj = [];

for (var i = 0; i < special.mj_count; i++) {
arr[i] = 0;
}

for (var j = 0; j < list.length; j++) {
Tingobj[j] = {};
if (arr[list[j]] == null) {
arr[list[j]] = 1;
}
else {
arr[list[j]]++;
}
}

var ret_needhun = 0x1a;//假设所有牌都需要2个混子补缺，即：13*2=26
var ret_pai = list[0];
var ret_tinglist = [];
var has_single = false;
for (var k = 0; k < list.length; k++) {

if (list[k] == hun) {
continue;
}
arr[list[k]]--;
var Tinglist = new Array();
var canting = exports.CanTingPai(arr, hun, Tinglist, special);
if (canting) {
//听牌数比对，也可以按其他方式比对，比如所听的牌接下来的剩余牌
if (ret_tinglist.length < Tinglist.length) {
ret_tinglist = Tinglist;
ret_needhun = 1;
ret_pai = list[k];
}

}
else if (ret_tinglist.length == 0) {
var needhun = get_needhun_for_hu(arr, hun, special);
if (!exports.is_nexus(list[k], arr))//如果是单一的手牌优先考虑
{
if (!has_single)//如果之前没有过单一的牌
{
ret_needhun = needhun;
ret_pai = list[k];
}
has_single = true;
if (list[k] > 26)//风牌优先打
{
ret_needhun = needhun;
ret_pai = list[k];
}
if ((list[k] % 9 < 1 || list[k] % 9 > 7) && ret_pai <= 26)//边牌优先打
{
ret_needhun = needhun;
ret_pai = list[k];
}
}
else if (!has_single)//如果不是单一的手牌，且之前也没有过单一的牌
{
if (needhun < ret_needhun)//判断此张牌需要的混牌数
{
ret_needhun = needhun;
ret_pai = list[k];
}
else if (needhun == ret_needhun) {
if (list[k] > 26)//风牌优先打
{
ret_needhun = needhun;
ret_pai = list[k];
}
if ((list[k] % 9 < 1 || list[k] % 9 > 7) && ret_pai <= 26)//边牌优先打
{
ret_needhun = needhun;
ret_pai = list[k];
}
}
}
}
arr[list[k]]++;

}
return ret_pai;
}

如果你的手牌list是根据抓牌的顺序而没有进行过排序的话，也可以根据抓牌的顺序作为优先级参考等。

测试截图：



真实人机对战测试：（防作弊自摸胡、带赖子）