Question

我需要代表每个节点具有多个分支的树。我应该使用什么结构？用于计算国际象棋比赛状态。它呈指数级爆炸，因此内存将成为一个问题。我正在使用C ++ 11，但可以接受其他标准。另外，修剪应为O（1）。

EDIT1 为了扩大规模，我将举行国际象棋AI比赛。主要的PvP游戏已经完成，接下来我要编写AI API。参赛者将编写自己的AI，然后让他们参加比赛。获胜者的AI将用于玩家对战计算机游戏。我只是在考虑存储我的游戏状态和AI思想的最佳结构。

我正在阅读《深蓝》，它认为从5到25前进。我可以想象，大多数能够使用BFS进行5步移动的计算机，但是任何更深层次的操作，我相信我都必须使用DFS。

AI将会定时，而竞争性AI只会在本地播放，以免在CPU功耗方面带来优势。

我现在正在阅读Monte Carlo和Alpha Beta搜索。

我对数据结构的最初想法如下：

@Effect()
UpdateDashboardConfiguration$ = this.actions$.pipe(
  ofType<UpdateDashboardConfiguration>.(DashboardActionTypes.UpdateDashboardWidget),
  withLatestFrom(this.store.select(selectDashboardLayoutStateConfig)),
  switchMap(action => {
    return this.dashboardService.updateDashboardConfiguration(action).pipe(
      map(data => (new UpdateDashboardConfigurationSuccess(data))),
    );
  }
  ),
);

可以通过串联从根到叶子的路径来随时计算木板。尽管重新计算板可能会随着时间的流逝而变得非常昂贵。有想法吗？我应该存放板子吗？该板存储为64个字符索引的数组，其中包含件号。因此，与2相比，它是16字节，但是内存使用将节省大量的电路板状态重新计算。

对于我自己的个人AI，我将实现对游戏状态进行排名的棋盘得分功能，然后将丢弃所有非最大游戏状态，以及通过选择举动而无效的修剪游戏状态。< / p>

Answer 1

一种适用于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的简单方法是使用某个自定义类的vector。在班级内部，除了子级信息外，您还需要任何状态信息-子级数及其在向量中的索引。这样可以避免为每个孩子存储单独的指针，这可能会导致大量开销。

因此，根在索引0处。在该索引内将有两个整数，指示子代从索引1开始，并且有k个子代。（从索引1到k。）在索引1处，子项将从索引k+1开始，共有l个子项，依此类推。

基于以下假设，这确实很好用：（1）子代的数目是固定的，（2）一次将所有子代添加，并且（3）不会从树中删除状态。

如果您尝试从树中修剪状态，则此方法也不起作用，因为如果删除树中的空隙，则会在树中留下空白。使用显式指针存储每个孩子非常昂贵，因此在实践中还需要做其他事情。

首先，通过alpha-beta搜索，您通常使用DFS搜索树，并且不存储分支。但是，您使用哈希表来存储状态并检查重复项。可以根据状态隐式计算树的分支，因此您可以在不显式存储所有内容的情况下重建树。

但是，请注意，哈希表（在游戏树搜索的上下文中称为换位表）通常不会在树的深处使用，因为存在许多状态，并且存储成本在增加，而删除重复项的好处却在缩小。 / p>

总结，假设您正在做类似alpha-beta的事情，并且您有充分的理由明确地存储树，则建议将状态存储在哈希表中，并保留从移动生成函数隐式计算的边。（将应用移动并获取结果状态的哈希值以在哈希表中找到它们。如果不存在，则将它们修剪掉。）

N元树的最佳数据结构

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