在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

我，一个对人工智能充满热情的程序员，带着对麻将策略的浓厚兴趣，踏上了开发 AI 麻将服务器的征程。这不仅仅是一次技术挑战，更是一次对思维方式和问题解决能力的深度探索。

麻将，这个看似简单的游戏，实则蕴含着无穷的策略和变化。AI 需要在瞬息万变的牌局中，做出最优的决策，这需要它：

• 洞察牌局： 精准分析手牌，评估牌型的潜在价值。
• 预判风险： 计算打出某张牌可能带来的风险。
• 布局未来： 预测后续牌局的走向，制定长远策略。

为了应对这些挑战，我选择了 Python，并利用其强大的函数组合能力。我将不同的决策逻辑封装成独立的函数，例如：

• analyze_hand(hand)：用于分析手牌的价值。
• calculate_risk(card, table_cards)：用于计算出牌的风险。
• evaluate_future_hand(hand, card)：用于评估出牌后的潜在收益。

然而，如何将这些函数有效地组合，成为了我面临的最大难题。我意识到，不同的函数执行顺序，代表着不同的打牌策略。为了找到最优策略，我深入理解了Python函数组合的精髓：

Python 函数组合的精髓：顺序至关重要

在函数组合中，函数的执行顺序至关重要。不同的顺序会导致完全不同的结果。这就像穿衣服一样，先穿袜子再穿鞋和先穿鞋再穿袜子，结果截然不同。

穷举函数组合：探索所有可能性

当我们有多个函数时，我们可能需要探索所有可能的执行顺序，以找到最优的组合。这就是穷举函数组合的意义。

使用 itertools.permutations 穷举排列

Python 的 itertools 模块提供了一个强大的工具 permutations，它可以帮助我们生成所有可能的排列组合。

示例：穷举三个函数的顺序组合

假设我们有三个函数：

Python

def func1(x):
    return x + 1

def func2(x):
    return x * 2

def func3(x):
    return x - 3

我们可以使用 itertools.permutations 来穷举它们的顺序组合：

Python

import itertools

functions = [func1, func2, func3]
permutations = list(itertools.permutations(functions))

for permutation in permutations:
    print(permutation)

这段代码会输出所有可能的函数排列组合，例如：

(, , )
(, , )
(, , )
(, , )
(, , )
(, , )

执行排列组合并获取结果

有了所有可能的排列组合，我们就可以依次执行这些函数，并获取结果：

Python

def execute_permutation(permutation, initial_value):
    """执行一个排列组合，并返回结果"""
    result = initial_value
    for func in permutation:
        result = func(result)
    return result

initial_value = 5  # 初始值

for permutation in permutations:
    result = execute_permutation(permutation, initial_value)
    print(f"排列组合：{[func.__name__ for func in permutation]}, 结果：{result}")

这段代码会输出每个排列组合的执行结果。

选择最优组合

为了选择最优的组合，我们需要定义一个评估函数，用于评估每个组合的结果。然后，我们可以比较所有组合的评估值，选择最优的组合。

总结：

穷举函数组合是探索所有可能性的重要手段。itertools.permutations 提供了方便的方式来生成排列组合。通过执行排列组合和评估结果，我们可以找到最优的函数组合方案。

在探索的过程中，我深刻体会到 Python 函数组合的魅力。它不仅仅是一种编程技巧，更是一种解决复杂问题的思维方式。通过将不同的决策逻辑封装成独立的函数，并利用 itertools 模块进行排列组合，我能够让 AI 探索各种可能的策略，并从中找到最优解。

虽然我还没有成功开发出一个能够与人类高手对弈的麻将 AI，但这次经历让我受益匪浅。以上，是我的技术心得，希望能给各位带来灵感。