我應該使用哪些模塊來創建遊戲樹？

Question

我正在爲Python編碼類編寫一個項目，我有一個問題。我正在編寫一個Reversi引擎，它會在遊戲中看到幾個動作，然後選擇它認爲最好的動作。雖然我知道python不是一種理想的語言（因爲它不如其他語言那麼快），但我認爲可以編寫至少可以運行的代碼，但可能會有點慢。

這就是說，我正在嘗試創建兩個表格：一個遊戲板（認爲矩陣）和一個保存整數的遊戲樹。我想要使​​用高效的內存和快速添加，刪除和讀取條目。

我現在使用的電路板效率不高。我想問一下任何人會建議什麼模塊（有關如何使用它們的說明）來編寫一些可以使內存等同但內存較輕的模塊（例如：array，numpy;除了我不知道如何使用這些）：

self.board = [[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,], 
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,], 
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,], 
       [0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0,], 
       [0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0,], 
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,] 
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,], 
       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,]] 

對於遊戲樹我有想法取決於列表清單應該是多麼輕量級。我正在寫在標準Python工作的思路是相似的：

tree_zero = % 

tree_one = [%, %, %] 

tree_two = [[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]] 

tree_thre = [[[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]], 
      [[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]], 
      [[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]]], 

tree_four = [[[[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]], 
       [[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]], 
       [[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]]], 

      [[[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]], 
       [[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]], 
       [[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]]], 

      [[[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]], 
       [[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]], 
       [[%, %, %], [%, %, %], [%, %, %]]]] 

其中每個％是上面給出的主板之一（而且是理想更多：不是動不動就正好有三個選項）。但是這是一個緩慢而沉重的對象，python很難有效地使用內存（特別是當我比4層更深時）。

如果有人曾經使用過這樣的程序，或有高效模塊導入的想法讓我知道！

對於遊戲樹的示例，請考慮wikipedia page，尤其是頁面上的第一張圖片。

編輯：理想情況下，我想進一步看比前進四步，這只是前四個級別的樣子。此外，將會有多個給定樹木的副本浮動以供使用。速度對於像這樣呈指數增長的東西很重要。

Answer 1

在我看來，Python對於這類工作完全是完美的！也就是說，我在使用Python進行棋盤遊戲的過程中度過了非常有趣且富有成效的時間。

我的第一個建議是探索Bit Boards。雖然這裏的應用例子是國際象棋，但這個概念完全可以轉讓給Reversi。使用零和1來表示集合主板上存在的碎片不僅具有內存佔用少的優點，而且還具有計算速度提高的優點（按位運算快於相等運算）。

此外，您應該重新設計您的模型以某種方式實現遞歸（由評分函數提供便利）。這樣的實現意味着您可以編寫單個函數，並允許它縮放無限移動深度（或者更確切地說，您的設計不受限制，僅受限於資源），而不是預測和硬編碼1,2,3,4動作的邏輯。針對這種效應的精心設計的功能適用於雙方（玩家），然後可以停止選擇適合閾值的最佳選項（根據您選擇的任何標準停止計算，實時計算的位置）。

作爲參考，這裏是一個board game called Thud的github，它與我的程序幾乎完全相同。在這裏，我使用了17x17的棋盤，三種不同的棋子和兩種不同的策略 - 我們都可以看到它已經比Reversi的規則複雜得多。

哦，並且一個好的遞歸模型也適用於多線程！