“JavaScript中國象棋程序” 這一系列教程將帶你從頭使用JavaScript編寫一個中國象棋程序。這是教程的第8節。
程序的最終效果點擊這里查看。
這一系列共有9個部分：
0、JavaScript中國象棋程序（0）- 前言
在這最后一節，我們的主要工作是使用開局庫、對根節點的搜索分離出來、以及引入PVS（Principal Variation Search）主要變例搜索。
8.1、開局庫
這一節我們引入book.js文件。該文件中定義了一個二維數組BOOK_DAT。這個數組就是開局庫，保存的數據格式如下：
[lock, mv, vl]
其中，lock = zobristLock >>> 1（無符號右移1位，高位補0）
mv是步驟
vl是權重（隨機選擇走法的幾率，僅當兩個相同的lock有不同的mv時，vl的值才有意義，這是為了實現走棋的隨機性）。
開局庫是按照lock排序的，因此可以用二分查找。找到一項以后，把它前后lock相同的所有項都取出，從中隨機選擇一個mv。
壓縮開局庫的容量，所有對稱的局面只用一項，所以當一個局面在BOOK_DAT中找不到時，還應該試一下它的對稱局面是否在BOOK_DAT中。
8.2、對根節點的特殊處理
現在由於開局庫的加入，開局程序的走法具有了一定的隨機性。但如果是開局庫中沒有的局面，程序的走法依然是固定不變的。我們在根節點處，對搜索得到的分值，做小范圍的浮動，以此實現走法的隨機性。
vlBest += Math.floor(Math.random() * RANDOMNESS) - Math.floor(Math.random() * RANDOMNESS);
其中，RANDOMNESS = 8。新的分值會在區間（vlBest - 8, vlBest + 8 ）浮動。
我們把對根節點的搜索分離出來，這有以下好處：
1、更方便實現走法的隨機性
2、沒有必要嘗試Beta截斷(根節點處Beta正無窮)；
3、省略了檢查重復局面、獲取置換表、空步裁剪等步驟。
8.3、PVS主要變例搜索
經過前面的工作，走法已經得到了很好的排序，好的走法會先被搜索。這是PVS的基礎。
圖a 圖b
假設第一個走法是最好的走法，沒有引發剪枝，A點的搜索區間為(0, 100)，走法1得到估值30。由於30 > 0，所以A點的alpha變為30，以后的搜索區間變為(30, 100)，所以B2點的搜索區間為(-100, -30)。
可以進一步大膽地考慮，假設第1個走法就是最好的走法，那么后面走法得到的估值不會落在區間(30, 100)。所以從A點的第2個走法開始，要做的就是驗證這種假設，搜索區間為(30, 31)。由於搜索區間很小，搜索速度會很快。返回值vl有3種情況。
（1）、vl <= 30。說明走法不比第1個走法好，假設成立。
（2）、vl >= 100。返回值比A點的原有搜索邊界beta還大，應該剪枝，假設成立。
（3）、30 < vl < 100。走法比第1個走法好，假設不成立。
第3種情況時，走法不成立，應該對該走法重新以(30, 100)區間進行搜索。如果得到40，則該走法就是最好的走法，后續搜索又對該走法進行假設驗證，區間為(40, 41)。
8.4、長將判負策略
程序會調用repStatus函數，判斷局面是否出現重復，以及長將，這在第6節已經介紹。如果出現長將，會得到-BAN_VALUE（其中，BAN_VALUE = MATE_VALUE - 100），再根據殺棋步數做調整。但是由於長將判負並不是對某個單純局面的評分，而是跟路線有關的，把這個分值直接存入置換表就不太合適了。
我們的解決辦法就是：獲取置換表時把“利用長將判負策略搜索到的局面”過濾掉。如果某個局面分值在WIN_VALUE(MATE_VALUE - 200)和BAN_VALUE之間，那么這個局面就是“利用長將判負策略搜索到的局面”。如果是通過repStatus函數得到了和棋的分值，會同樣被過濾掉。
我們仍舊把“利用長將判負策略搜索到的局面”記錄到置換表，因為這些局面提供的最佳走法是有啟發價值的。反過來說，如果“利用長將判負策略搜索到的局面”沒有最佳走法，那么這種局面就沒有必要記錄到置換表了。
8.5、核心代碼說明
本節的代碼可以在 Github 下載，也可以直接clone
git clone -b step-8 https://github.com/Royhoo/write-a-chinesechess-program
Position中新增或修改的主要屬性和方法：
（1）、bookMove()
獲取開局庫中的走法。
Search中新增或修改的主要屬性和方法：
（1）、searchRoot(depth)
對根節點的搜索。