为了实现一个高效且节省内存的围棋棋谱树，我们可以使用如下思路和方法：

    1.    数据结构设计：

    •    使用一个树结构，每个节点表示棋局的一步（包括坐标和落子的颜色）。

    •    每个节点存储子节点的指针，表示该步之后的可能变化。

    •    为了节省内存，可以使用指针列表或数组管理子节点。

    •    节点还应包括对父节点的指针，便于回溯。

    2.    效率优化：

    •    使用紧凑的结构体存储棋局信息（例如，用一个 char 存储坐标，用一个 bool 存储黑白方）。

    •    使用内存池管理节点，减少频繁的动态内存分配开销。

    •    通过深度优先遍历（DFS）进行棋谱操作。

    3.    便于保存和拷贝：

    •    使用序列化和反序列化方法将棋谱存储为文件或字符串。

    •    提供简单的接口来拷贝整个棋谱树。

 

以下是一个示例实现：

 

代码实现

 

#include <iostream>

#include <vector>

#include <string>

#include <memory>

#include <fstream>

 

// 棋谱节点结构

struct MoveNode {

    int x, y;               // 落子坐标

    bool isBlack;           // 是否为黑子

    std::vector<MoveNode*> children; // 子节点

    MoveNode* parent;       // 父节点

 

    // 构造函数

    MoveNode(int x, int y, bool isBlack, MoveNode* parent = nullptr)

        : x(x), y(y), isBlack(isBlack), parent(parent) {}

 

    ~MoveNode() {

        for (auto child : children) {

            delete child;

        }

    }

};

 

// 棋谱树类

class GoTree {

private:

    MoveNode* root; // 根节点

 

public:

    // 构造函数

    GoTree() {

        root = new MoveNode(-1, -1, false); // 虚拟根节点

    }

 

    ~GoTree() {

        delete root;

    }

 

    // 添加棋谱节点

    MoveNode* addMove(MoveNode* parent, int x, int y, bool isBlack) {

        auto* newNode = new MoveNode(x, y, isBlack, parent);

        parent->children.push_back(newNode);

        return newNode;

    }

 

    // 深度优先遍历（打印棋谱）

    void printTree(MoveNode* node, int depth = 0) {

        if (node->x != -1 && node->y != -1) { // 跳过虚拟根节点

            std::cout << std::string(depth * 2, ' ')

                      << (node->isBlack ? "Black" : "White") << " (" << node->x << ", " << node->y << ")\n";

        }

        for (auto* child : node->children) {

            printTree(child, depth + 1);

        }

    }

 

    // 保存棋谱到文件

    void saveTree(MoveNode* node, std::ostream& os) {

        if (node->x != -1 && node->y != -1) {

            os << (node->isBlack ? "B" : "W") << "," << node->x << "," << node->y << "\n";

        }

        for (auto* child : node->children) {

            saveTree(child, os);

        }

        os << "END\n"; // 用END标记一个节点的子节点结束

    }

 

    // 从文件加载棋谱

    MoveNode* loadTree(std::istream& is, MoveNode* parent = nullptr) {

        std::string line;

        MoveNode* currentNode = parent ? parent : root;

        while (std::getline(is, line)) {

            if (line == "END") {

                return currentNode; // 子节点结束

            }

            char color;

            int x, y;

            if (sscanf(line.c_str(), "%c,%d,%d", &color, &x, &y) == 3) {

                bool isBlack = (color == 'B');

                currentNode = addMove(currentNode, x, y, isBlack);

                loadTree(is, currentNode);

            }

        }

        return currentNode;

    }

 

    MoveNode* getRoot() {

        return root;

    }

};

 

int main() {

    GoTree tree;

 

    // 构建棋谱

    auto* move1 = tree.addMove(tree.getRoot(), 3, 3, true);   // 黑3,3

    auto* move2 = tree.addMove(move1, 16, 16, false);         // 白16,16

    tree.addMove(move2, 4, 4, true);                          // 黑4,4

 

    // 打印棋谱

    std::cout << "棋谱树:\n";

    tree.printTree(tree.getRoot());

 

    // 保存棋谱

    std::ofstream outFile("goboard.txt");

    tree.saveTree(tree.getRoot(), outFile);

    outFile.close();

 

    // 加载棋谱

    std::ifstream inFile("goboard.txt");

    GoTree loadedTree;

    loadedTree.loadTree(inFile);

    inFile.close();

 

    // 打印加载后的棋谱

    std::cout << "\n加载后的棋谱树:\n";

    loadedTree.printTree(loadedTree.getRoot());

 

    return 0;

}

 

功能说明

    1.    数据结构：

    •    每一步棋局存储为一个 MoveNode，包含坐标、落子颜色、子节点和父节点。

    •    使用 std::vector 存储子节点，可以动态扩展子节点数量。

    2.    操作与接口：

    •    addMove：添加棋谱节点。

    •    printTree：深度优先遍历打印棋谱树。

    •    saveTree 和 loadTree：实现棋谱的保存和加载。

    3.    文件格式：

    •    保存为简单的 CSV 格式：B,3,3 表示黑棋落在 (3,3)，END 表示子节点结束。

 

优点

    •    节省内存：使用紧凑的节点结构体和动态内存管理。

    •    效率高：支持快速的棋谱构建、保存和加载。

    •    可扩展性：可以根据需求增加功能，如支持回溯、分支删除等。

 

你可以根据实际需求进一步优化，比如将 std::vector 替换为固定大小的数组以进一步节省内存。