我制作了一个井字游戏的A.I. 对于每一个棋盘状态，我的A.I.会返回一个确切的位置来移动。（即使有多个正确的位置，它每次都会选择同一个位置，而不是随机选择）

我还制作了一个函数来循环遍历所有可能的A.I.的移动方式。

这是一个递归函数，它让A.I.在给定的棋盘上移动，然后让另一个玩家进行所有可能的移动，并在每个可能的移动中调用自身的递归函数，生成新的棋盘。

我对A.I.先手和对方先手的情况都进行了这样的操作，并将结果相加。最终得到418种可能的胜利，115种可能的平局，以及0种可能的失败。

但现在我的问题是，如何最大化胜利的数量？我需要将这个统计数据与某些东西进行比较，但我不知道该与什么进行比较。

回答：

你读过维基百科上的文章了吗？ 链接

终止位置的数量

仅考虑棋盘状态，并考虑棋盘对称性（即旋转和反射）后，只有138个终止棋盘位置。假设X每次都先走：

• 91个独特的位置由(X)赢得
• 44个独特的位置由(O)赢得
• 3个独特的位置为平局

可能游戏的数量

不考虑对称性，可能游戏的数量可以通过手动计算得出，具体公式可以得出255,168种可能的游戏。假设X每次都先走：

• 131,184个完成的游戏由(X)赢得
• 77,904个完成的游戏由(O)赢得
• 46,080个完成的游戏为平局

你可以从第一段生成138个终止棋盘位置

或者

你可以在随机字段上运行足够的测试，并将你的结果与此处的统计数据进行比较 链接

5步内获胜    1440     0.6%
6步内获胜    5328     2.1%
7步内获胜    47952   18.8%
8步内获胜    72576   28.4%
9步内获胜    81792   32.1%
平局          46080   18.1%
总计          255168 100.0%