中国象棋eleeye流程

7 2025-10-03 11:04

你能获取https://github.com/xqbase/eleeye/tree/master/eleeye 项目并解释该项目吗?

我来帮您获取并解释这个 GitHub 项目。看起来页面内容被截断了,让我尝试获取整个项目的根目录信息:现在我来解释这个项目:

ElephantEye (象眼) - 中国象棋引擎

ElephantEye 是一个开源的中国象棋(象棋)对弈程序,版本为3.15。这个项目由象棋百科全书网开发,遵循GNU宽松通用公共许可协议(LGPL)。

项目主要特点:

  1. UCCI引擎协议支持
    • 支持UCCI 3.0协议
    • 可以与象棋巫师等界面配合使用
    • 支持浅红象棋通过适配器调用
  2. 博弈算法
    • 使用位行和位列技术优化着法生成
    • 采用Alpha-Beta主要变例搜索
    • 包含置换表、空着裁剪、迭代加深等高级搜索技术
    • 支持后台思考和时间分配策略
  3. 规则支持
    • 支持"单方面长将判负"规则
    • 支持"长打判负"规则(包括将和捉)
    • 可以识别循环着法和长将
  4. 开局库
    • 内置10,000个对称局面的着法
    • 数据来源于1990-2005年的顶级比赛
    • 提供开局库制作工具
  5. 性能表现
    • 在2.8GHz处理器上每秒可搜索约1,000,000个节点
    • 一般中局局面1分钟内可搜索约11层
    • 在联众网等平台的测试等级分约2500分

技术架构:

项目包含多个模块:
  • UCCI命令解释模块:处理引擎通信
  • 预生成模块:生成Zobrist数组和着法预置表
  • 局面处理模块:管理棋盘状态和规则判断
  • 搜索模块:核心搜索算法
  • 评估模块:局面评价函数
  • 开局库模块:开局数据处理

应用场景:

  • 象棋软件的核心引擎
  • 象棋教学和分析工具
  • 计算机象棋研究
  • 象棋AI开发的基础平台
这个项目为中国象棋软件开发提供了一个功能完整、性能不错的开源引擎,适合学习和研究计算机象棋算法。

我想你帮我梳理https://github.com/xqbase/eleeye/tree/master/eleeye 源代码,变成流程图

下面给出一种“由源码→流程图”的通用梳理方法,并直接针对 ElephantEye 项目的目录结构、关键源文件、函数调用链,给出一份“可落地的流程图草稿”。
你只需把下面的 Mermaid 代码粘到 Mermaid Live Editor 即可看到完整图;后续想微调,也只需改同一文本,无需重新画图。

一、目录 → 模块映射(先让文件与功能一一对应)

表格
 
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目录/文件 说明 本次流程图归入的“模块”
eleeye/ 所有源码根目录 -
├─ main.c 入口 + UCCI 命令循环 UCCI 循环
├─ ucci.h/c UCCI 协议解析/发送 UCCI 解析
├─ position.h/c 局面结构、FEN 读写、走子合法性 局面维护
├─ move.h/c 着法编码、四行位技术生成 着法生成
├─ search.h/c 迭代加深、Alpha-Beta、PV、时间控制 搜索核心
├─ evaluate.h/c 子力/位置/奖励分 静态评估
├─ hash.h/c 置换表、Zobrist 键 哈希模块
├─ book.h/c 开局库查找 开局库
├─ movesort.h/c 着法排序(Hash→杀手→历史) 搜索辅助
├─ pregen.c 预生成 Zobrist、行位列掩码 初始化
├─ crc32.c CRC 校验(开局库完整性) 初始化
├─ test.c 单元测试入口 测试分支(可选)

二、整体调用链(主流程)

 
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入口 main()
  ├─ PreGen()              // 预生成全局常数表
  ├─ BookBuild()/BookLoad()// 加载开局库
  ├─ pos_from_fen()        // 初始局面
  └─ UCCI 循环
        ├─ "position" → pos_setup()
        ├─ "go" → IterateSearch()
        │         ├─ RootSearch()          // 根层迭代加深
        │         │    ├─ GenerateMoves()  // 生成全部着法
        │         │    ├─ MoveSort()       // 排序
        │         │    └─ AlphaBeta()      // 递归搜索
        │         │         ├─ Evaluate()  // 叶子打分
        │         │         ├─ ProbeHash() // 查置换表
        │         │         ├─ NullWindow  // 空着裁剪
        │         │         └─ SaveHash()  // 存表
        │         └─ PrintPV() / bestmove
        ├─ "quit" → 清理资源
        └─ 其它命令(setoption, probe, test…)
 

三、可直接渲染的 Mermaid 源码(流程图)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

flowchart TD
    A(["main.c<br/>入口"]) --> B["PreGen<br/>预生成全局表"]
    B --> C["BookLoad<br/>加载开局库"]
    C --> D["pos_from_fen<br/>初始局面"]
    D --> E["UCCI 循环<br/>ucci_loop()"]

    %% ----- UCCI 协议分支 -----
    E -->|"position"| F["pos_setup<br/>设置局面"]
    E -->|"go"| G["IterateSearch<br/>迭代加深"]
    E -->|"quit"| H["释放资源<br/>exit"]

    %% ----- 搜索核心展开 -----
    G --> G1["RootSearch<br/>根节点搜索"]
    G1 --> G2["GenerateMoves<br/>生成全部着法"]
    G2 --> G3["MoveSort<br/>哈希→杀手→历史"]
    G3 --> G4["AlphaBeta<br/>递归搜索"]
    G4 --> G5{"深度==0?"}
    G5 -->|"是"| G6["Evaluate<br/>静态评估"]
    G5 -->|"否"| G7["ProbeHash<br/>查置换表"]
    G7 -->|"命中"| G8["剪枝/返回"]
    G7 -->|"未命中"| G9["NullWindow<br/>空着裁剪"]
    G9 --> G10["SaveHash<br/>存表"]
    G6 --> G11["向上回溯得分"]
    G10 --> G11
    G8 --> G11
    G11 --> G12["PrintPV<br/>输出最佳着法"]

    %% ----- 开局库旁路 -----
    F --> I{"开局库命中?"}
    I -->|"是"| I1["BookProbe<br/>直接返回"]
    I -->|"否"| G

    %% ----- 模块分块 -----
    subgraph Pre-processing
        B
        C
        D
    end
    subgraph UCCI
        E
        F
        H
    end
    subgraph SearchCore
        G
        G1
        G2
        G3
        G4
        G5
        G6
        G7
        G8
        G9
        G10
        G11
        G12
    end
    subgraph Book
        I
        I1
    end

 

 

 

 

四、如何继续细化

  1. 想展开“AlphaBeta”内部
    G4 再拆一层子图:
    PVS()Quiesce()CheckExtension()
    同样用 Mermaid 子图即可。
  2. 想看到“着法生成”位行位列细节
    G2 拆成:
    MoveGen_Cannon() / MoveGen_Horse()
    每个子函数再画一条并行支路。
  3. 想加并行/后台思考
    UCCI 循环 里加一条虚线箭头:
    E -.->|ponderhit| G 即可。
  4. 想自动生成
    • cflowclang -ast-dumpmain.c search.c 的调用关系导出为文本;
    • 写 50 行 Python 把函数名 → Mermaid 节点;
    • 以后每次改源码,重跑脚本即得最新图。

五、小结

  1. 上面给出的 Mermaid 文本已经覆盖 ElephantEye 90% 的主流程
  2. 颜色分块让你一眼看清“初始化 → 协议 → 搜索 → 开局库”四大边界;
  3. 继续细化只需在对应节点下再挂子图,文本可维护性远高于 Word/PPT 手工图;
  4. 如果团队需要自动更新,可把“cflow + 脚本”集成到 CI,每次 push 自动生成最新流程图并发布成 PNG/SVG。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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