前言

中国象棋是起源于中国的一种棋，属于二人对抗性游戏的一种，在中国有着悠久的历史。由于用具简单，趣味性强，成为流行极为广泛的棋艺活动。

中国象棋使用方形格状棋盘，圆形棋子共有32个，红黑二色各有16个棋子，摆放和活动在交叉点上。双方交替行棋，先把对方的将（帅）“将死”的一方获胜。

中国象棋是一款具有浓郁中国特色的益智游戏，新增的联网对战，趣味多多，聚会可以约小朋友一起来挑战。精彩的对弈让你感受中国象棋的博大精深。

《中国象棋》游戏是用java语言实现，采用了swing技术进行了界面化处理，设计思路用了面向对象思想。, 人机对弈基于极大极小值搜索算法。

主要需求

按照中国象棋的规则，实现红黑棋对战，要有AI对手，可以玩家跟AI的对弈，也可以两个玩家自己玩。

主要设计

1、寻找棋盘界面和对应的棋子图片，程序设计棋盘界面和功能菜单

2、设计不同的棋子的移动逻辑

3、棋子移动时，要有音效

4、设计对手AI的逻辑算法，这里运用了极大极小值搜索算法，设置不同的搜索深度AI(智能不同)

5、对局开始前，双方棋子在棋盘上的摆法。
6、对局时，由执红棋的一方先走，双方轮流走一步。
7、轮到走棋的一方，将某个棋子从一个交叉点走到另一个交叉点，或者吃掉对方的棋子而占领其交叉点，都算走了一着。
8、双方各走一着，称为一个回合。
9、走一着棋时，如果己方棋子能够走到的位置有对方棋子存在，就可以把对方棋子吃掉而占领那个位置。
10、一方的棋子攻击对方的帅（将），并在下一着要把它吃掉，称为“照将”，或简称“将”。“照将”不必声明。被“照将”的一方必须立即“应将”，即用自己的着法去化解被“将”的状态。如果被“照将”而无法“应将”，就算被“将死”。

11、特别设计了人机对弈，人人对弈，还有AI对AI对弈

功能截图

游戏开始

游戏菜单设置

移动效果

代码实现

棋盘面板设计

@Slf4jpublic class BoardPanel extends JPanel implements LambdaMouseListener {    /     * 用于标记棋盘走棋痕迹     */    private final transient TraceMarker traceMarker;    /     * 当前走棋开始坐标位置对应棋子     */    private transient ChessPiece curFromPiece;    /     * 场景     */    private transient Situation situation;    /     * Create the panel.     */    public BoardPanel() { setBorder(new EmptyBorder(5, 5, 5, 5)); setLayout(null); // 初始化标记符 traceMarker = new TraceMarker(BoardPanel.this); // 添加鼠标事件 addMouseListener(this);    }    /     * 更新标记     */    public void updateMark(Place from, Place to) { // 更新标记 curFromPiece = null; // 更改标记 traceMarker.endedStep(from, to);    }    /     * 初始化所有标记     */    public void initMark() { traceMarker.initMarker();    }    /     * 添加棋子     */    public void init(Situation situation) { this.situation = situation; // 移除所有组件 this.removeAll(); // 添加棋子 situation.getPieceList().forEach(it -> add(it.getComp())); situation.getSituationRecord().getEatenPieceList().forEach(it -> add(it.getComp())); // 初始化标记符 traceMarker.initMarker(); repaint();    }    /     * @param e 鼠标按压事件对象     */    @Override    public void mouseReleased(MouseEvent e) { // 位置 Place pointerPlace = ChessDefined.convertLocationToPlace(e.getPoint()); if (pointerPlace == null) {     return; } if (situation.winner() != null) {     log.warn("已经存在胜利者: {}, 无法走棋", situation.winner());     return; } // 当前走棋方 @NonNull Part pointerPart = situation.getNextPart(); // 当前焦点棋子 ChessPiece pointerPiece = situation.getChessPiece(pointerPlace); // 通过当前方和当前位置判断是否可以走棋 // step: form if (curFromPiece == null) {     // 当前焦点位置有棋子且是本方棋子     if (pointerPiece != null && pointerPiece.piece.part == pointerPart) {  // 本方棋子, 同时是from指向  curFromPiece = pointerPiece;  traceMarker.setMarkFromPlace(pointerPlace);  // 获取toList  MyList<Place> list = curFromPiece.piece.role.find(new AnalysisBean(situation.generatePieces()), pointerPart, pointerPlace);  traceMarker.showMarkPlace(list);  ChessAudio.CLICK_FROM.play();  log.info("true -> 当前焦点位置有棋子且是本方棋子");  final ListPool listPool = ListPool.localPool();  listPool.addListToPool(list);  return;     }     log.warn("warning -> from 焦点指示错误");     return; } if (pointerPlace.equals(curFromPiece.getPlace())) {     log.warn("false -> from == to");     return; } // 当前焦点位置有棋子且是本方棋子 if (pointerPiece != null && pointerPiece.piece.part == pointerPart) {     assert curFromPiece.piece.part == pointerPart : "当前焦点位置有棋子且是本方棋子 之前指向了对方棋子";     // 更新 curFromPiece     curFromPiece = pointerPiece;     traceMarker.setMarkFromPlace(pointerPlace);     MyList<Place> list = curFromPiece.piece.role.find(new AnalysisBean(situation.generatePieces()), pointerPart, pointerPlace);     traceMarker.showMarkPlace(list);     ChessAudio.CLICK_FROM.play();     log.info("true -> 更新 curFromPiece");     ListPool.localPool().addListToPool(list);     return; } final StepBean stepBean = StepBean.of(curFromPiece.getPlace(), pointerPlace); // 如果不符合规则则直接返回 final Piece[][] pieces = situation.generatePieces(); if (!curFromPiece.piece.role.rule.check(pieces, pointerPart, stepBean.from, stepBean.to)) {     // 如果当前指向棋子是本方棋子     log.warn("不符合走棋规则");     return; } // 如果达成长拦或者长捉, 则返回 final StepBean forbidStepBean = situation.getForbidStepBean(); if (forbidStepBean != null && forbidStepBean.from == stepBean.from && forbidStepBean.to == stepBean.to) {     ChessAudio.MAN_MOV_ERROR.play();     log.warn("长拦或长捉");     return; } AnalysisBean analysisBean = new AnalysisBean(pieces); // 如果走棋后, 导致两个 BOSS 对面, 则返回 if (!analysisBean.isBossF2FAfterStep(curFromPiece.piece, stepBean.from, stepBean.to)) {     ChessAudio.MAN_MOV_ERROR.play();     log.warn("BOSS面对面");     return; } /* 模拟走一步棋, 之后再计算对方再走一步是否能够吃掉本方的 boss */ if (analysisBean.simulateOneStep(stepBean, bean -> bean.canEatBossAfterOneAiStep(Part.getOpposite(pointerPart)))) {     ChessAudio.MAN_MOV_ERROR.play();     log.warn("BOSS 危险");     if (!Application.config().isActiveWhenBeCheck()) {  return;     } } // 当前棋子无棋子或者为对方棋子, 且符合规则, 可以走棋 Object[] objects = new Object[]{stepBean.from, stepBean.to, PlayerType.PEOPLE}; final boolean sendSuccess = Application.context().getCommandExecutor().sendCommandWhenNotRun(CommandExecutor.CommandType.LocationPiece, objects); if (!sendSuccess) {     log.warn("命令未发送成功: {} ==> {}", CommandExecutor.CommandType.LocationPiece, Arrays.toString(objects)); }    }    @Override    public void paintComponent(Graphics g) { super.paintComponent(g); Image img = ChessImage.CHESS_BOARD.getImage(); int imgWidth = img.getWidth(this); int imgHeight = img.getHeight(this);// 获得图片的宽度与高度 int fWidth = getWidth(); int fHeight = getHeight();// 获得窗口的宽度与高度 int x = (fWidth - imgWidth) / 2; int y = (fHeight - imgHeight) / 2; // 520 576 514 567 log.debug(String.format("%s,%s,%s,%s,%s,%s", imgWidth, imgHeight, fWidth, fHeight, x, y)); g.drawImage(img, 0, 0, null);    }}

命令执行器, 用于处理走棋中的命令

@Slf4jpublic class CommandExecutor {    /     * 异步调用线程, 来处理走棋命令     */    private final CtrlLoopThreadComp ctrlLoopThreadComp;    private final BoardPanel boardPanel;    /     * 是否持续运行标记     */    private volatile boolean sustain;    public CommandExecutor(BoardPanel boardPanel) { this.boardPanel = boardPanel; this.ctrlLoopThreadComp = CtrlLoopThreadComp.ofRunnable(this::loop)  .setName("CommandExecutor")  .catchFun(CtrlLoopThreadComp.CATCH_FUNCTION_CONTINUE);    }    /     * 下一步骤命令     */    private CommandType nextCommand;    /     * 下一步骤命令的参数     */    private Object nextParamObj;    private volatile boolean isRun;    /     * @param commandType 命令类型     */    public void sendCommand(@NonNull CommandType commandType) { sendCommand(commandType, null);    }    /     * @param commandType 命令类型     * @param paramObj    命令参数     */    public synchronized void sendCommand(@NonNull CommandType commandType, Object paramObj) { this.nextCommand = commandType; this.nextParamObj = paramObj; sustain = false; this.ctrlLoopThreadComp.startOrWake();    }    /     * 只有在 线程没有运行的情况下, 才能添加成功     *     * @param commandType 命令类型     * @param paramObj    命令参数     * @return 是否添加成功     */    public synchronized boolean sendCommandWhenNotRun(@NonNull CommandType commandType, Object paramObj) { if (isRun) {     return false; } sendCommand(commandType, paramObj); return true;    }    private void loop() { final CommandType command; final Object paramObj; synchronized (this) {     command = this.nextCommand;     paramObj = this.nextParamObj;     this.nextCommand = null;     this.nextParamObj = null; } if (command != null) {     isRun = true;     try {  log.debug("处理事件[{}] start", command.getLabel());  consumerCommand(command, paramObj);  log.debug("处理事件[{}] end ", command.getLabel());     } catch (Exception e) {  log.error("执行命令[{}]发生异常", command.getLabel(), e);  new Thread(() -> JOptionPane.showMessageDialog(boardPanel, e.getMessage(), e.toString(), JOptionPane.ERROR_MESSAGE)).start();     } } else {     this.ctrlLoopThreadComp.pause();     isRun = false; }    }    /     * 运行     */    private void consumerCommand(final CommandType commandType, Object paramObj) { switch (commandType) {     case SuspendCallBackOrAiRun:  break;     case CallBackOneTime:  Application.context().rollbackOneStep();  break;     case AiRunOneTime:  if (Application.context().aiRunOneTime() != null) {      log.debug("已经决出胜方!");  }  break;     case SustainCallBack:  sustain = true;  while (sustain) {      if (!Application.context().rollbackOneStep()) {   sustain = false;   break;      }      Throws.con(Application.config().getComIntervalTime(), Thread::sleep).logThrowable();  }  break;     case SustainAiRun:  sustain = true;  while (sustain) {      if (Application.context().aiRunOneTime() != null) {   log.debug("已经决出胜方, AI执行暂停!");   sustain = false;   break;      }      Throws.con(Application.config().getComIntervalTime(), Thread::sleep).logThrowable();  }  break;     case SustainAiRunIfNextIsAi:  sustain = true;  while (sustain) {      // 如果下一步棋手不是 AI, 则暂停      if (!PlayerType.COM.equals(Application.config().getPlayerType(Application.context().getSituation().getNextPart()))) {   sustain = false;   log.debug("下一步棋手不是 AI, 暂停!");      } else if (Application.context().aiRunOneTime() != null) {   log.debug("已经决出胜方, AI执行暂停!");   sustain = false;      } else {   Throws.con(Application.config().getComIntervalTime(), Thread::sleep).logThrowable();      }  }  break;     case LocationPiece:  final Object[] params = (Object[]) paramObj;  Place from = (Place) params[0];  Place to = (Place) params[1];  PlayerType type = (PlayerType) params[2];  Application.context().locatePiece(from, to, type);  sendCommand(CommandExecutor.CommandType.SustainAiRunIfNextIsAi);  break;     default:  throw new ShouldNotHappenException("未处理的命令: " + commandType); }    }    /     * 命令支持枚举(以下命令应当使用同一个线程运行, 一个事件结束之后, 另一个事件才能开始运行.)     */    @SuppressWarnings("java:S115")    public enum CommandType { SuspendCallBackOrAiRun("停止撤销|AI计算"), CallBackOneTime("撤销一步"), SustainCallBack("持续撤销"), AiRunOneTime("AI计算一步"), SustainAiRun("AI持续运行"), SustainAiRunIfNextIsAi("COM角色运行"), LocationPiece("ui落子命令"); @Getter private final String label; CommandType(String label) {     this.label = label; }    }}

核心算法

@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PRIVATE)@Slf4jpublic class AlphaBeta {    private static final int MAX = 100_000_000;    /     * 这里要保证 Min + Max = 0, 哪怕是微不足道的差距都可能导致发生错误     */    private static final int MIN = -MAX;    /     * 根据棋子数量, 动态调整搜索深度     *     * @param pieceNum 棋子数量     * @return 调整搜索深度差值     */    public static int searchDeepSuit(final int pieceNum) { // 根据棋子数量, 动态调整搜索深度 if (pieceNum > 20) {     return -2; } else if (pieceNum <= 4) {     return 4; } else if (pieceNum <= 8) {     return 2; } return 0;    }    /     * 生成待选的列表，就是可以下子的空位, 如果 deep > 2 则对搜索结果进行排序.     *     * @param analysisBean 棋盘分析对象     * @param curPart      当前走棋方     * @param deep  搜索深度     * @return 可以下子的空位集合     */    private static MyList<StepBean> geneNestStepPlaces(final AnalysisBean analysisBean, final Part curPart, final int deep) { final Piece[][] pieces = analysisBean.pieces; // 是否杀棋 MyList<StepBean> stepBeanList = ListPool.localPool().getAStepBeanList(); for (int x = 0; x < ChessDefined.RANGE_X; x++) {     for (int y = 0; y < ChessDefined.RANGE_Y; y++) {  final Piece fromPiece = pieces[x][y];  if (fromPiece != null && fromPiece.part == curPart) {      final Place from = Place.of(x, y);      // TO DO 考虑下此处添加至集合的做法 在计算时 是否有优化空间.      final MyList<Place> list = fromPiece.role.find(analysisBean, curPart, from);      if (list.isEmpty()) {   ListPool.localPool().addListToPool(list);   continue;      }      final Object[] elementData = list.eleTemplateDate();      for (int i = 0, len = list.size(); i < len; i++) {   stepBeanList.add(StepBean.of(from, (Place) elementData[i]));      }      ListPool.localPool().addListToPool(list);  }     } } // 是否排序, 如果搜索深度大于2, 则对结果进行排序 // 排序后的结果, 进入极大极小值搜索算法时, 容易被剪枝. if (deep > 2) {     orderStep(analysisBean, stepBeanList, curPart); } return stepBeanList;    }    /     * 对 空位列表 进行排序, 排序后的空位列表, 进入极大极小值搜索算法时, 容易被剪枝.     *     * @param analysisBean 棋盘分析对象     * @param stepBeanList 可以下子的空位列表     * @param curPart      当前走棋方     */    private static void orderStep(final AnalysisBean analysisBean, final MyList<StepBean> stepBeanList, final Part curPart) { final Piece[][] srcPieces = analysisBean.pieces; // 进入循环之前计算好循环内使用常量 MyList<DoubleBean<Integer, StepBean>> bestPlace = ListPool.localPool().getADoubleBeanList(); // 对方棋手 final Part oppositeCurPart = Part.getOpposite(curPart); int best = MIN; final Object[] objects = stepBeanList.eleTemplateDate(); for (int i = 0; i < stepBeanList.size(); i++) {     final StepBean item = (StepBean) objects[i];     final Place to = item.to;     // 备份     final Piece eatenPiece = srcPieces[to.x][to.y];     int score;     // 判断是否胜利     if (eatenPiece != null && eatenPiece.role == Role.BOSS) {  score = MAX;     } else {  // 走棋  final int invScr = analysisBean.goForward(item.from, to, eatenPiece);  DebugInfo.incrementAlphaBetaOrderTime();  // 评分  score = negativeMaximumWithNoCut(analysisBean, oppositeCurPart, -best);  // 退回上一步  analysisBean.backStep(item.from, to, eatenPiece, invScr);     }     // 这里添加进所有的分数     bestPlace.add(new DoubleBean<>(score, item));     if (score > best) { // 找到一个更好的分，就把以前存的位子全部清除  best = score;     } } /* 排序后返回 */ // 这样排序是正确的, 可以有效消减数量 bestPlace.sort((o1, o2) -> o2.getO1() - o1.getO1()); stepBeanList.clear(); bestPlace.forEach(dou -> stepBeanList.add(dou.getO2())); ListPool.localPool().addListToDoubleBeanListPool(bestPlace);    }    /     * 负极大值搜索算法(不带剪枝算法)     *     * @param analysisBean 局势分析对象     * @param curPart      当前走棋方     * @return 负极大值搜索算法计算分值     */    private static int negativeMaximumWithNoCut(AnalysisBean analysisBean, Part curPart, int alphaBeta) { // 1. 初始化各个变量 final Piece[][] pieces = analysisBean.pieces; int best = MIN; // 2. 生成待选的列表，就是可以下子的列表 MyList<StepBean> stepBeanList = geneNestStepPlaces(analysisBean, curPart, 1); final Object[] objects = stepBeanList.eleTemplateDate(); for (int i = 0, len = stepBeanList.size(); i < len; i++) {     final StepBean item = (StepBean) objects[i];     Place from = item.from;     Place to = item.to;     // 备份     Piece eatenPiece = pieces[to.x][to.y];     int score;     // 判断是否胜利     if (eatenPiece != null && eatenPiece.role == Role.BOSS) {  score = MAX;     } else {  // 走棋  final int invScr = analysisBean.goForward(from, to, eatenPiece);  DebugInfo.incrementAlphaBetaOrderTime();  score = analysisBean.getCurPartEvaluateScore(curPart);  // 退回上一步  analysisBean.backStep(from, to, eatenPiece, invScr);     }     if (score > best) { // 找到一个更好的分，就更新分数  best = score;     }     if (score > alphaBeta) { // alpha剪枝  break;     } } ListPool.localPool().addListToStepBeanListPool(stepBeanList); return -best;    }    /     * 奇数层是电脑(max层)thisSide, 偶数层是human(min层)otherSide     *     * @param srcPieces 棋盘     * @param curPart   当前走棋方     * @param deep      搜索深度     * @param forbidStep 禁止的步骤(长捉或长拦)     * @return 下一步的位置     */    public static Set<StepBean> getEvaluatedPlace(final Piece[][] srcPieces, final Part curPart, final int deep, final StepBean forbidStep) { // 1. 初始化各个变量 final AnalysisBean analysisBean = new AnalysisBean(srcPieces); // 2. 获取可以下子的空位列表 MyList<StepBean> stepBeanList = geneNestStepPlaces(analysisBean, curPart, deep); // 3. 移除不该下的子 stepBeanList.remove(forbidStep); // 进入循环之前计算好循环内使用常量 Set<StepBean> bestPlace = new HashSet<>(); int best = MIN; // 对方棋手 final Part oppositeCurPart = Part.getOpposite(curPart); // 下一深度 final int nextDeep = deep - 1; log.debug("size : {}, content: {}", stepBeanList.size(), stepBeanList); final Object[] objects = stepBeanList.eleTemplateDate(); for (int i = 0, len = stepBeanList.size(); i < len; i++) {     StepBean item = (StepBean) objects[i];     final Place to = item.to;     // 备份     final Piece eatenPiece = srcPieces[to.x][to.y];     int score;     // 判断是否胜利     if (eatenPiece != null && eatenPiece.role == Role.BOSS) {  // 步数越少, 分值越大  score = MAX + deep;     } else {  // 走棋  final int invScr = analysisBean.goForward(item.from, to, eatenPiece);  // 评分  if (deep <= 1) {      score = analysisBean.getCurPartEvaluateScore(curPart);  } else {      score = negativeMaximum(analysisBean, oppositeCurPart, nextDeep, -best);  }  // 退回上一步  analysisBean.backStep(item.from, to, eatenPiece, invScr);     }     if (score == best) { // 找到相同的分数, 就添加这一步  bestPlace.add(item);     }     if (score > best) { // 找到一个更好的分，就把以前存的位子全部清除  best = score;  bestPlace.clear();  bestPlace.add(item);     } } ListPool.end(); ListPool.localPool().addListToStepBeanListPool(stepBeanList); return bestPlace;    }    /     * 奇数层是电脑(max层)thisSide, 偶数层是human(min层)otherSide     *     * @param srcPieces 棋盘     * @param curPart   当前走棋方     * @param deep      搜索深度     * @param forbidStep 禁止的步骤(长捉或长拦)     * @return 下一步的位置     */    public static Set<StepBean> getEvaluatedPlaceWithParallel(final Piece[][] srcPieces, final Part curPart, final int deep, final StepBean forbidStep) { // 1. 初始化各个变量 final AnalysisBean srcAnalysisBean = new AnalysisBean(srcPieces); // 2. 获取可以下子的空位列表 MyList<StepBean> stepBeanList = geneNestStepPlaces(srcAnalysisBean, curPart, deep); // 3. 移除不该下的子 stepBeanList.remove(forbidStep); // 进入循环之前计算好循环内使用常量 final Set<StepBean> bestPlace = new HashSet<>(); final AtomicInteger best = new AtomicInteger(MIN); // 对方棋手 final Part oppositeCurPart = Part.getOpposite(curPart); // 下一深度 final int nextDeep = deep - 1; log.debug("size : {}, content: {}", stepBeanList.size(), stepBeanList); Arrays.stream(stepBeanList.toArray()).parallel().filter(Objects::nonNull).map(StepBean.class::cast).forEach(item -> {     log.debug("并行流 ==> Thread : {}", Thread.currentThread().getId());     final Piece[][] pieces = ArrayUtils.deepClone(srcPieces);     final AnalysisBean analysisBean = new AnalysisBean(pieces);     final Place to = item.to;     // 备份     final Piece eatenPiece = pieces[to.x][to.y];     int score;     // 判断是否胜利     if (eatenPiece != null && eatenPiece.role == Role.BOSS) {  // 步数越少, 分值越大  score = MAX + deep;     } else {  // 走棋  final int invScr = analysisBean.goForward(item.from, to, eatenPiece);  // 评分  if (deep <= 1) {      score = analysisBean.getCurPartEvaluateScore(curPart);  } else {      score = negativeMaximum(analysisBean, oppositeCurPart, nextDeep, -best.get());  }  // 退回上一步  analysisBean.backStep(item.from, to, eatenPiece, invScr);     }     if (score == best.get()) { // 找到相同的分数, 就添加这一步  synchronized (bestPlace) {      bestPlace.add(item);  }     }     if (score > best.get()) { // 找到一个更好的分，就把以前存的位子全部清除  best.set(score);  synchronized (bestPlace) {      bestPlace.clear();      bestPlace.add(item);  }     }     ListPool.end(); }); ListPool.localPool().addListToStepBeanListPool(stepBeanList); ListPool.end(); return bestPlace;    }    /     * 负极大值搜索算法     *     * @param analysisBean 局势分析对象     * @param curPart      当前走棋方     * @param deep  搜索深度     * @param alphaBeta    alphaBeta 剪枝分值     * @return 负极大值搜索算法计算分值     */    private static int negativeMaximum(AnalysisBean analysisBean, Part curPart, int deep, int alphaBeta) { // 1. 初始化各个变量 final Piece[][] pieces = analysisBean.pieces; int best = MIN; // 对方棋手 final Part oppositeCurPart = Part.getOpposite(curPart); // 下一深度 final int nextDeep = deep - 1; // 2. 生成待选的列表，就是可以下子的列表 final MyList<StepBean> stepBeanList = geneNestStepPlaces(analysisBean, curPart, deep); final Object[] objects = stepBeanList.eleTemplateDate(); for (int i = 0, len = stepBeanList.size(); i < len; i++) {     final StepBean item = (StepBean) objects[i];     Place from = item.from;     Place to = item.to;     // 备份     Piece eatenPiece = pieces[to.x][to.y];     int score;     // 判断是否胜利     if (eatenPiece != null && eatenPiece.role == Role.BOSS) {  // 步数越少, 分值越大  score = MAX + deep;     } else {  // 走棋  final int invScr = analysisBean.goForward(from, to, eatenPiece);  // 评估  if (deep <= 1) {      score = analysisBean.getCurPartEvaluateScore(curPart);  } else {      score = negativeMaximum(analysisBean, oppositeCurPart, nextDeep, -best);  }  // 退回上一步  analysisBean.backStep(from, to, eatenPiece, invScr);     }     if (score > best) { // 找到一个更好的分，就更新分数  best = score;     }     if (score > alphaBeta) { // alpha剪枝  break;     } } ListPool.localPool().addListToStepBeanListPool(stepBeanList); return -best;    }}

总结

通过此次的《中国象棋》游戏实现，让我对swing的相关知识有了进一步的了解，对java这门语言也有了比以前更深刻的认识。

java的一些基本语法，比如数据类型、运算符、程序流程控制和数组等，理解更加透彻。java最核心的核心就是面向对象思想，对于这一个概念，终于悟到了一些。

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