多人联手，一触即发

开始游戏

标准模式：达到 4 子即爆，边界处正常扩散

标准规则：达到 4 子即爆，向上下左右扩散

点击玩家设置名称、类型和 AI 参数

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设备性能检测

🦀 Tauri 与技术栈

连锁棋在性能上做了这些努力，下面的检测用来验证它们在你这台设备上的实际表现：

  • Tauri 2 — Rust 内核 + 系统 WebView，相比传统 Electron 内存占用更低、启动更快
  • Rust 引擎 — 游戏规则与 AI 全部用 Rust 实现，编译为原生码；PWA 版编译为 WASM
  • Rayon 多核并行 — A-B / PVS / MCTS 根节点并行搜索，充分利用多核 CPU
  • 搜索剪枝 — Alpha-Beta 剪枝、PVS 主变例搜索（Killer / History / 静止搜索）、MCTS 蒙特卡洛树搜索
  • ML 评估 — 内置 XGBoost 模型（18 维特征），AI 决策更准、收敛更快
  • WebGL 渲染 — 棋盘 Canvas 绘制 + 动画批处理，GPU 分担渲染压力

🌐 WebView 性能

基于 WebGL 体积着色器（光线步进分形）的 GPU / WebView 压力测试。 实时显示 FPS 与帧时间；结束后生成评测报告：平均 / 最低 / 1% Low FPS、 丢帧统计，以及 WebView 与设备信息（UA、WebGL 渲染器、分辨率、硬件并发等）。

🧠 AI 计算性能

使用 Rust 引擎全速模拟 AI 对局（首子分散布局，与 ai_bench 基准一致）， 覆盖不同 AI 类型 / 棋盘大小 / 人数 / 搜索深度；默认 50 局， 每完成一局刷新进度，最后生成性能报告。

提示：MCTS 固定 1 迭代档；深度 3 且大棋盘时单局耗时显著上升。

关于连锁棋

版本v3.3.5
作者ywnh1
仓库GitHub
许可证MIT License →

为什么玩连锁棋

你点下的每一颗棋子，都可能引爆整张棋盘。每一次落子，都是在引爆点、扩散范围和对手布局之间做取舍。本地热座、人机对战、AI 斗蛐蛐三种模式，2~10 人同台博弈。桌面 / Android / 浏览器 PWA 三端运行，无需服务器，本地即可开局。

游戏规则

  1. 落子 — 点击空位落子，每位玩家首步需避开所有已有棋子周围 12 格；点击自己的棋子可加子
  2. 爆裂 — 格子中的棋子数达到容量（4 个）时，向上下左右各扩散一个棋子
  3. 连锁 — 爆裂扩散会触发相邻格子的连锁爆裂，形成连爆效应
  4. 淘汰 — 当某玩家的所有棋子被吞噬时该玩家被淘汰
  5. 胜利 — 最后存活的一位玩家获胜

功能亮点

🦀 Rust AI 引擎 — 四款算法（策略 / A-B / PVS / MCTS），桌面端 Rayon 多核并行，PWA 端 WASM 运行
🎯 增强版 AI 评估 — 位置权重 + 邻居威胁评分 + 爆发势能，内置 XGBoost ML 模型
📊 AI 性能评测 — 432 局两两对战报告：A-B 73.6% / PVS 71.3% 胜率断档领先
🖥️ 设备性能检测 — WebView FPS 压力测试 + AI 计算基准（50 局），一键生成本机报告
💾 中断恢复 — 异常退出自动保存，历史页面一键继续上次对局
📈 结算图表 — 棋子数和点数双折线图，支持全屏缩放与双指缩放
🔊 合成音效 — 落子、爆炸、淘汰、获胜各有独立音频反馈（Web Audio API）
🌐 三端形态 — 桌面 / Android / 浏览器 PWA，同一引擎，可离线游玩

AI 介绍 →
AI 性能评测 →
更新详情 →

AI 介绍

连锁棋内置 四款 AI 算法，覆盖启发式规则、树搜索剪枝和随机模拟三大搜索范式。本地对战、AI 对战、AI 斗蛐蛐模式均可自由切换。四款算法均由 Rust 引擎实现（桌面端 A-B/PVS/MCTS 使用 Rayon 多核并行加速，PWA 版单线程 WASM）。

⚡ 策略算法 · 启发式规则

Rust 实现，基于人工优先级规则快速决策，无需树搜索，响应最快，适合新手入门和低算力设备。

三级优先 → 优先走即将爆裂的棋子（count=3）
安全升级 → 避开对手三级附近的二级棋子
渐进控制 → 一进二、下三级，逐步扩大地盘
首子中心 → 第一手落子在棋盘中央附近

🧠 Alpha-Beta 剪枝 · 经典搜索

标准 Alpha-Beta 剪枝搜索，Rust + Rayon 根级并行。采用 克隆式搜索——每次走法复制棋盘而非撤销，天然适配多玩家连锁反应。

搜索深度 1~10 层 · 根级分支 top 10 · 走法排序 三级优先
随机化探索 早期对局加入随机扰动，增加走法多样性
评估函数 支持增强版（位置+威胁评分）或手写规则评估

🔬 PVS NegaMax · 精炼剪枝

Principal Variation Search（主变例搜索）：假设最优走法已被首先搜索，后续走法用零窗口（Null Window）快速试探——要么迅速证明不比首走法好，要么触发重搜索。432 局两两对战评测（ML 评估 · 深度 2）中，PVS 以 71.3% 胜率紧追 A-B 的 73.6%（详见「AI 性能评测」）。

Killer 启发 每层记录两条杀招走法 · History 启发 全局走法成功率表
QSearch 静止搜索 到底层只搜索爆炸性走法（限3层），消除水平线效应
动态分支 浅层多搜深层少搜 · 根级 Rayon 并行 多核加速

🎲 MCTS 蒙特卡洛树搜索 · 随机模拟

不依赖评估函数——不猜哪个走法好，直接大量随机模拟对局（单次最多 40 步，提前终局即停），用胜负统计数据做决策。

SELECT → EXPAND → PLAYOUT → BACKPROPAGATE
UCB1 平衡探索与利用 · 随机 Playout（均匀随机模拟）· 渐进展开（≥3 次访问才展新分支）

Rust 实现，depth=1~10 对应 400~4000 次迭代，树节点上限 2000。无需人为设计评估函数，擅长发现 Alpha-Beta 不易察觉的非直觉走法。

AI 性能评测

🧪 两两对战 AI 实力测试（432 局）

6 配对（全两两）× 4 边界 × 3 爆炸阈值 = 12 模式 · 每模式 6 局（先手轮换，消除先后手偏差）
7×7 棋盘 · A-B / PVS 深度 2 · MCTS 深度 1 · ML 评估 · 首子合法分散布局 · 随机刻度 0
测试脚本: tauri/src-tauri/src/bin/strength_test.rs（Rust 端引擎）

📌 总结

  • 树搜索统治赛场 — A-B 73.6% 与 PVS 71.3% 胜率断档领先；策略与 MCTS 合计仅 119 胜（A-B 159 胜 / PVS 154 胜）
  • 策略算法中等偏上（46.8%） — 在速爆 3（低阈值）模式下最有竞争力：对 A-B 拿到 4:2、对 PVS 多场 3:3 / 5:1，启发式"临界引爆"直觉贴近搜索结论
  • MCTS 全面垫底（8.3%） — 深度 1（根分支约 400 次迭代）在 7×7 上模拟宽度/深度不足；平均 103 步即结束，多为快速送死，尚需更高迭代量
  • 阈值模式决定强弱分界 — cap4（标准）几乎成为搜索算法的"送分项"（大量 6:0 / 0:6）；cap3 下策略算法反能多次咬下搜索算法
  • 边界影响节奏 — 回环（wrap）对局最快（部分模式均步 45~92），反弹/降级出现长链僵持（均步可达 361~448）
  • 无平局、先手无优势 — 432 局全部分出胜负；各配对先手胜率稳定在约 50%，赛制设计有效

📊 综合胜率

alphabeta
73.6%
pvs
71.3%
strategy
46.8%
mcts
8.3%

🏆 综合排行（所有模式汇总）

# 算法 胜 负 平 胜率 均步
🥇 alphabeta 159 57 0 73.6% 158.4
🥈 pvs 154 62 0 71.3% 149.7
🥉 strategy 101 115 0 46.8% 150.7
4 mcts 18 198 0 8.3% 103.4

🆚 配对明细（A:B，先手轮换）

🆚 strategy vs alphabeta 点击展开/收起
边界 阈值 strategy:alphabeta 平 先手胜 均步
default 3 4:2 0 3/6 278
default 4 0:6 0 3/6 130
default 5 0:6 0 3/6 348
wrap 3 4:2 0 3/6 78
wrap 4 0:6 0 3/6 52
wrap 5 2:4 0 3/6 169
bounce 3 4:2 0 3/6 194
bounce 4 0:6 0 3/6 123
bounce 5 1:5 0 4/6 177
degrade 3 2:4 0 3/6 361
degrade 4 0:6 0 3/6 81
degrade 5 2:4 0 1/6 187
🆚 strategy vs pvs 点击展开/收起
边界 阈值 strategy:pvs 平 先手胜 均步
default 3 3:3 0 4/6 183
default 4 0:6 0 3/6 112
default 5 1:5 0 2/6 187
wrap 3 3:3 0 4/6 73
wrap 4 0:6 0 3/6 53
wrap 5 3:3 0 2/6 140
bounce 3 5:1 0 2/6 229
bounce 4 0:6 0 3/6 121
bounce 5 0:6 0 3/6 108
degrade 3 5:1 0 2/6 448
degrade 4 0:6 0 3/6 68
degrade 5 0:6 0 3/6 180
🆚 strategy vs mcts 点击展开/收起
边界 阈值 strategy:mcts 平 先手胜 均步
default 3 6:0 0 3/6 58
default 4 6:0 0 3/6 121
default 5 6:0 0 3/6 166
wrap 3 5:1 0 4/6 60
wrap 4 6:0 0 3/6 88
wrap 5 5:1 0 2/6 99
bounce 3 6:0 0 3/6 96
bounce 4 5:1 0 2/6 86
bounce 5 3:3 0 2/6 122
degrade 3 6:0 0 3/6 125
degrade 4 3:3 0 4/6 79
degrade 5 5:1 0 2/6 245
🆚 alphabeta vs pvs 点击展开/收起
边界 阈值 alphabeta:pvs 平 先手胜 均步
default 3 3:3 0 2/6 289
default 4 0:6 0 3/6 152
default 5 3:3 0 4/6 149
wrap 3 5:1 0 2/6 65
wrap 4 3:3 0 6/6 64
wrap 5 5:1 0 4/6 82
bounce 3 2:4 0 5/6 378
bounce 4 3:3 0 6/6 97
bounce 5 3:3 0 4/6 442
degrade 3 5:1 0 4/6 278
degrade 4 6:0 0 3/6 86
degrade 5 1:5 0 4/6 236
🆚 alphabeta vs mcts 点击展开/收起
边界 阈值 alphabeta:mcts 平 先手胜 均步
default 3 6:0 0 3/6 160
default 4 6:0 0 3/6 86
default 5 6:0 0 3/6 134
wrap 3 2:4 0 3/6 70
wrap 4 6:0 0 3/6 50
wrap 5 5:1 0 4/6 62
bounce 3 6:0 0 3/6 90
bounce 4 6:0 0 3/6 87
bounce 5 6:0 0 3/6 119
degrade 3 6:0 0 3/6 112
degrade 4 6:0 0 3/6 76
degrade 5 6:0 0 3/6 160
🆚 pvs vs mcts 点击展开/收起
边界 阈值 pvs:mcts 平 先手胜 均步
default 3 6:0 0 3/6 142
default 4 6:0 0 3/6 75
default 5 6:0 0 3/6 144
wrap 3 4:2 0 3/6 62
wrap 4 6:0 0 3/6 45
wrap 5 6:0 0 3/6 92
bounce 3 5:1 0 4/6 87
bounce 4 6:0 0 3/6 76
bounce 5 6:0 0 3/6 126
degrade 3 6:0 0 3/6 124
degrade 4 6:0 0 3/6 73
degrade 5 6:0 0 3/6 124

🔍 关键洞察

  • 为什么 A-B / PVS 断档？ 搜索算法能显式推演 2 层连锁爆炸与淘汰，启发式只做单步贪心；cap4/cap5 下多步连锁价值巨大，搜索收益最高
  • cap3 下策略为何能抗衡？ 低阈值下棋盘"临界棋子"密集、每步都是爆炸点，深搜与浅贪心往往给出相同结论——启发式规则恰好命中
  • MCTS 的均步最短（103.4） 说明它经常在中期就崩溃而非打满长局；提升迭代量（depth 2~3）或改用 UCT 变体是后续方向
  • 回环边界更快 因为爆炸能量绕圈回流、快速清盘；反弹/降级则制造"打不死"的僵持局
  • ML 评估已生效 本测试使用新训练的 18 维阈值感知模型（800 树），A-B/PVS 在高价值长局中准确识别爆发链

测试时间: 2026-08-03 ｜ 432 局总耗时 963.9s（平均 2.23s/局）· 完整原始输出见本页末尾

📄 完整测试结果（原始输出）

════════════════════════════════════════════════════════════
  连锁棋 AI 战力评估报告
  棋盘 7×7 · alphabeta/pvs 深度 2 · MCTS 深度 1 · ML评估
  参战: strategy / alphabeta / pvs / mcts · 每配对 6 局/模式（先手轮换） · seed 42
  赛程: 6 配对 × 4 边界 × 3 阈值 × 6 局 = 432 局
════════════════════════════════════════════════════════════

  ⏳ 进度   6%  (25/432 局)  ETA 146s
  ⏳ 进度  12%  (50/432 局)  ETA 121s
  ⏳ 进度  17%  (75/432 局)  ETA 198s
  ⏳ 进度  23%  (100/432 局)  ETA 277s
  ⏳ 进度  29%  (125/432 局)  ETA 363s
  ⏳ 进度  35%  (150/432 局)  ETA 553s
  ⏳ 进度  41%  (175/432 局)  ETA 464s
  ⏳ 进度  46%  (200/432 局)  ETA 382s
  ⏳ 进度  52%  (225/432 局)  ETA 411s
  ⏳ 进度  58%  (250/432 局)  ETA 354s
  ⏳ 进度  64%  (275/432 局)  ETA 423s
  ⏳ 进度  69%  (300/432 局)  ETA 350s
  ⏳ 进度  75%  (325/432 局)  ETA 266s
  ⏳ 进度  81%  (350/432 局)  ETA 193s
  ⏳ 进度  87%  (375/432 局)  ETA 133s
  ⏳ 进度  93%  (400/432 局)  ETA 72s
  ⏳ 进度  98%  (425/432 局)  ETA 15s
  ⏳ 进度 100%  (432/432 局)  ETA 0s
── 综合排名（所有模式汇总） ───────────────────────────────
  算法                胜      负      平       胜率         均步
  #1  alphabeta     159     57      0    73.6%      158.4
  #2  pvs           154     62      0    71.3%      149.7
  #3  strategy      101    115      0    46.8%      150.7
  #4  mcts           18    198      0     8.3%      103.4

── 配对明细（A 先手/后手轮换，按模式） ─────────────────────
  ◆ strategy vs alphabeta（先手轮换 1/2）
     default  cap3       4:2  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  278
     default  cap4       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  130
     default  cap5       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  348
     wrap     cap3       4:2  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   78
     wrap     cap4       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   52
     wrap     cap5       2:4  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  169
     bounce   cap3       4:2  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  194
     bounce   cap4       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  123
     bounce   cap5       1:5  (平0)  先手胜  4/ 6  均步  177
     degrade  cap3       2:4  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  361
     degrade  cap4       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   81
     degrade  cap5       2:4  (平0)  先手胜  1/ 6  均步  187

  ◆ strategy vs pvs（先手轮换 1/2）
     default  cap3       3:3  (平0)  先手胜  4/ 6  均步  183
     default  cap4       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  112
     default  cap5       1:5  (平0)  先手胜  2/ 6  均步  187
     wrap     cap3       3:3  (平0)  先手胜  4/ 6  均步   73
     wrap     cap4       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   53
     wrap     cap5       3:3  (平0)  先手胜  2/ 6  均步  140
     bounce   cap3       5:1  (平0)  先手胜  2/ 6  均步  229
     bounce   cap4       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  121
     bounce   cap5       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  108
     degrade  cap3       5:1  (平0)  先手胜  2/ 6  均步  448
     degrade  cap4       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   68
     degrade  cap5       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  180

  ◆ strategy vs mcts（先手轮换 1/2）
     default  cap3       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   58
     default  cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  121
     default  cap5       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  166
     wrap     cap3       5:1  (平0)  先手胜  4/ 6  均步   60
     wrap     cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   88
     wrap     cap5       5:1  (平0)  先手胜  2/ 6  均步   99
     bounce   cap3       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   96
     bounce   cap4       5:1  (平0)  先手胜  2/ 6  均步   86
     bounce   cap5       3:3  (平0)  先手胜  2/ 6  均步  122
     degrade  cap3       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  125
     degrade  cap4       3:3  (平0)  先手胜  4/ 6  均步   79
     degrade  cap5       5:1  (平0)  先手胜  2/ 6  均步  245

  ◆ alphabeta vs pvs（先手轮换 1/2）
     default  cap3       3:3  (平0)  先手胜  2/ 6  均步  289
     default  cap4       0:6  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  152
     default  cap5       3:3  (平0)  先手胜  4/ 6  均步  149
     wrap     cap3       5:1  (平0)  先手胜  2/ 6  均步   65
     wrap     cap4       3:3  (平0)  先手胜  6/ 6  均步   64
     wrap     cap5       5:1  (平0)  先手胜  4/ 6  均步   82
     bounce   cap3       2:4  (平0)  先手胜  5/ 6  均步  378
     bounce   cap4       3:3  (平0)  先手胜  6/ 6  均步   97
     bounce   cap5       3:3  (平0)  先手胜  4/ 6  均步  442
     degrade  cap3       5:1  (平0)  先手胜  4/ 6  均步  278
     degrade  cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   86
     degrade  cap5       1:5  (平0)  先手胜  4/ 6  均步  236

  ◆ alphabeta vs mcts（先手轮换 1/2）
     default  cap3       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  160
     default  cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   86
     default  cap5       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  134
     wrap     cap3       2:4  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   70
     wrap     cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   50
     wrap     cap5       5:1  (平0)  先手胜  4/ 6  均步   62
     bounce   cap3       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   90
     bounce   cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   87
     bounce   cap5       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  119
     degrade  cap3       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  112
     degrade  cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   76
     degrade  cap5       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  160

  ◆ pvs vs mcts（先手轮换 1/2）
     default  cap3       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  142
     default  cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   75
     default  cap5       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  144
     wrap     cap3       4:2  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   62
     wrap     cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   45
     wrap     cap5       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   92
     bounce   cap3       5:1  (平0)  先手胜  4/ 6  均步   87
     bounce   cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   76
     bounce   cap5       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  126
     degrade  cap3       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  124
     degrade  cap4       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步   73
     degrade  cap5       6:0  (平0)  先手胜  3/ 6  均步  124

── 性能 ──────────────────────────────────────────────────
  总对局: 432  总耗时: 963.9s  平均 2.23s/局
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