【五子棋迷】Python 实现-附ChatGPT解析

1.题目

张兵和王武是五子棋只迷，工作之余经常切磋棋艺。这不，这会儿又下起来了。走了一会儿，轮张兵了，对着一条线思考起来了这条线上的棋子分布如下
用数组表示：-1 0 1 1 1 0 1 -1 1

棋子分布说明:

1. -1代表白子，0代表空位，1 代表黑子
2. 数组长度L,满足 1 L< 40,L为奇数

你得帮他写一个程序，算出最有利的出子位置。
最有利的定义：

1. 找到一个空位(0)，用棋子(1/-1)填充该位置，可以使得当前子的最大连续长度变大
2. 如果存在多个位置，返回最靠近中间的较小的那个坐标
3. 如果不存在可行位置，直接返回-1:
4. 连续长度不能超过5个(五字棋约束)

输入描述:
第一行: 当前出子颜色
第二行: 当前的棋局状态
输出描述
1个整数，表示出子位置的数组下标

示例1
输入：
1
-1 0 1 1 1 0 1 0 1 -1 1
输出: 5
说明: 当前为黑子(1)，放置在下标为5的位置，黑子的最大连续长度，可以由3到5

示例2
输入:
-1
-1 0 1 1 1 0 1 0 1 -1 1
输出: 1
说明: 当前为白子(-1)，唯一可以放置的位置下标为1，白子的最大长度，由1变为2

示例3
输入:
1
0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0
输出: 5
说明： 可行的位置很多，5最接近中间的位置坐标

2.解析

这份代码的主要思路是找到最有利的出子位置，以满足以下条件：

1. 在空位上放置当前颜色的棋子（1表示黑子，-1表示白子）。
2. 能够使得当前位置的最大连续长度变大，但不能超过5个。
3. 如果存在多个可行位置，返回最靠近棋盘中间的那个位置。

下面是代码的详细解释：

1. 首先，定义了一个函数 find_best_move，它接受两个参数：current_color 表示当前出子的颜色，board_state 表示当前的棋局状态，以一个列表的形式表示。
2. 在函数内部，初始化了两个变量：max_continuous_length 用于记录最大连续长度，best_move 用于记录最有利的出子位置下标，初始值都设为-1。
3. 然后，使用一个 for 循环遍历棋盘中的每个位置，即 i 表示当前位置的下标。
4. 在 for 循环中，首先检查当前位置是否是空位，即 board_state[i] == 0。如果是空位，就进入下面的操作，否则跳过。
5. 在当前位置放置当前颜色的棋子 board_state[i] = current_color，模拟了将棋子放在这里的情况。
6. 接下来，计算当前位置的连续长度 continuous_length。这里使用了一个内嵌的 for 循环来分别计算当前位置的左侧和右侧的连续长度。这个 for 循环使用变量 delta 来控制方向，分别检查左侧和右侧的棋子，如果与当前颜色相同，就增加连续长度 continuous_length。
7. 在计算连续长度后，通过条件判断来更新 best_move。如果当前位置的连续长度大于 max_continuous_length，或者等于 max_continuous_length 但更靠近棋盘中间（通过计算绝对差值来比较），就更新 max_continuous_length 和 best_move。
8. 最后，为了继续探索其他位置，将当前位置的棋子恢复为0，即 board_state[i] = 0。
9. for 循环结束后，函数返回 best_move，即最有利的出子位置的下标。

整个代码的核心思想是遍历空位，模拟将棋子放在每个空位后计算连续长度，并根据条件选择最有利的出子位置。简化的部分在于省略了单独的 calculate_continuous_length 函数，直接在遍历中计算连续长度，并使用一个 for 循环来处理左侧和右侧的搜索。

3.代码

Q：‘for delta in [-1, 1]:’ 这段for循环及其下的while再展开解释

for delta in [-1, 1]:
   # 这个循环会执行两次，分别对应着检查左侧和右侧的方向
   
    j = i + delta  # j 表示当前位置的相邻位置，delta 控制方向，-1 表示左侧，1 表示右侧
   while 0 <= j < len(board_state) and board_state[j] == current_color:
       # 这是一个 while 循环，它会一直执行直到不满足下列条件之一：
       # 1. j 超出了棋盘边界，即 j 小于 0 或大于等于棋盘大小
       # 2. j 处的棋子颜色与当前颜色不相同
       # 如果当前位置 j 处的棋子颜色与当前颜色相同，就增加连续长度
       continuous_length += 1

       # 然后继续检查下一个相邻位置，即向左或向右移动一格
       j += delta
 当进入 for delta in [-1, 1]: 循环时，这段代码会分别考虑两个方向：左侧和右侧。下面是对这段代码的正确解释和运行思路：

for delta in [-1, 1]: 循环会执行两次，第一次 delta 取值为 -1，第二次 delta 取值为 1。这两次循环分别对应检查左侧和右侧的方向。

对于每个方向，循环首先计算当前位置的连续长度。开始时， continuous_length 初始化为1，因为当前位置自身也算作一个棋子。

循环进入内部的 while 循环，该循环用于在当前方向上继续探索，直到不满足下列条件之一：

j 超出了棋盘边界（小于0或大于等于棋盘大小）。
j 处的棋子颜色与当前颜色不相同。
在 while 循环内部，如果当前位置 j 处的棋子颜色与当前颜色相同，就增加 continuous_length，表示当前位置的连续长度。然后，将 j 移动到下一个相邻位置，即向左或向右移动一格，以继续检查下一个位置。

两个方向上的循环分别计算了左侧和右侧的连续长度，并将结果存储在 continuous_length 中。

在两个方向上的循环结束后，continuous_length 的值就是左侧和右侧连续长度的总和。

最后，根据这个连续长度的总和以及其他条件，比较当前位置和其他位置，决定是否更新 best_move，即最佳出子位置的下标。

总的运行思路是，该代码通过分别检查左侧和右侧的方向，在每个方向上计算当前位置的连续长度，然后根据这些连续长度的总和来确定最佳出子位置。这样，代码考虑了横向连续性，确保了最有利的出子位置。

def find_best_move(current_color, board_state):
    max_continuous_length = 0  # 记录最大连续长度
    best_move = -1  # 记录最有利的出子位置下标

    for i in range(len(board_state)):
        if board_state[i] == 0:  # 只考虑空位
            # 在当前位置放置棋子
            board_state[i] = current_color

            # 计算当前位置的连续长度（只需考虑当前位置的左侧和右侧）
            continuous_length = 1  # 初始长度为1
            for delta in [-1, 1]:
                j = i + delta
                while 0 <= j < len(board_state) and board_state[j] == current_color:
                    continuous_length += 1
                    j += delta

            # 更新最佳位置
            if continuous_length > max_continuous_length or (continuous_length == max_continuous_length and abs(i - len(board_state) // 2) < abs(best_move - len(board_state) // 2)):
                max_continuous_length = continuous_length
                best_move = i

            # 恢复原始棋盘状态
            board_state[i] = 0

    return best_move

# 读取输入
current_color = int(input())
board_state = list(map(int, input().split()))

# 调用函数找到最有利的出子位置
best_move = find_best_move(current_color, board_state)

# 输出结果
print(best_move)

'''
1
-1 0 1 1 1 0 1 0 1 -1 1
输出: 5
'''