一、四子棋规则与实现目标
四子棋（Connect Four）是经典的棋类游戏，玩家轮流在 7 列 6 行的网格中落子，率先在水平、垂直或对角线方向形成连续 4 子的一方获胜。本次实践目标是通过 AI 逐步升级游戏体验，实现从双人对战到高级 AI 对战的全功能版本，并最终支持多人实时联机。
二、技术选型与开发流程
（一）基础架构搭建
采用纯前端 HTML/CSS/JavaScript 实现，通过 DOM 操作构建棋盘交互。核心逻辑包括：
- 棋盘渲染：使用 Grid 布局生成 42 个单元格（7×6），通过 CSS 动画实现落子视觉反馈。
- 状态管理：用二维数组
gameBoard记录棋子位置（1 = 玩家 1，2 = 玩家 2/AI），实时更新 DOM 类名显示棋子颜色。
页面代码片段（LV0 双人对战）
（二）AI 逻辑开发：从随机到智能
1. 初级 AI（LV1）：随机落子
- 核心逻辑：遍历列找到空行，随机选择有效列落子。
- 代码实现：
2. 中级 AI（LV1）：策略防御
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核心逻辑：优先阻止玩家获胜，其次尝试自己获胜，否则随机落子。
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关键函数：
checkWin()：检测当前落子是否形成四连棋。findStrategicMove()：预演落子判断是否能获胜或防御。
3. 高级 AI（LV4）：Minimax 算法
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核心逻辑：使用极大极小算法（Minimax）结合 α-β 剪枝，递归评估棋盘状态，选择最优落子。
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算法优化：
- 评估函数：为中心列、连续棋子数等特征赋予权重，量化棋盘优劣。
- 剪枝策略：限制搜索深度（默认 4 层），提升计算效率。
（三）联机功能实现（LV3）
引入 Socket.io 实现实时对战：
- 服务端：用 Node.js 搭建 WebSocket 服务器，管理房间创建、玩家连接和落子同步。
- 客户端：通过
socket.emit()发送落子数据，监听moveMade事件更新对手落子。
三、测试与功能迭代
（一）功能验证
- 基础功能：双人对战、人机对战逻辑正常，界面交互流畅。
- AI 测试：初级 AI 胜率约 50%，高级 AI 通过 Minimax 算法胜率提升至 85% 以上。
- 联机测试：支持 2 人实时对战，延迟控制在 200ms 以内。
（二）现存问题
- 性能瓶颈：高级 AI 深度搜索时页面卡顿，需优化剪枝策略或引入 Web Worker。
- UI 扩展性：缺少房间列表、玩家昵称等社交功能，需后续迭代。
四、技术思考与未来规划
（一）AI 优化方向
- 强化学习：通过自我对弈训练神经网络，替代传统 Minimax 算法，提升决策精度。
- 并行计算：利用 GPU 加速评估函数，支持更深层次的搜索。
（二）全栈扩展
- 服务端存储：添加数据库记录玩家战绩，实现排行榜功能。
- 移动端适配：优化响应式布局，开发 iOS/Android 客户端。
五、完整代码与运行指引
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前端代码：包含 LV0 到 LV4 共 4 个版本，可通过切换 HTML 文件体验不同模式。
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运行方式：
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安装 Node.js 依赖：
npm install express socket.io -
启动服务端：
node server.js -
打开浏览器访问
http://localhost:3000
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通过本次实践，不仅深入理解了博弈论算法在游戏中的应用，也体会到从单机到联机的全栈开发挑战。未来计划进一步探索 AI 与可视化结合，打造更具沉浸感的棋类游戏体验。
