普通麻将的出牌AI如果不是要求特别高的话，其实蛮容易实现的，毕竟大多数人打牌都只是看自己的手牌。

所以作为简易版的AI，出牌的策略只要奔着胡牌去就可以了。我们能想到的就是把相邻或相同的牌凑到一起，把单独的牌打出去。以这个思路打牌，就会慢慢接近听牌至最终的胡牌。

我们简单举个例子，我们有1万2万，那么我们认为其打出去的优先级要高于单独的牌，因为其只需要1个三万就可以凑成一组了。

这种思路实际很像我们上一章讲的多赖子判胡的优化算法——插空法，如果没有看过上一博客的可以先看http://blog.csdn.net/sm9sun/article/details/77774722

我们看这里

for (var i = 0; i 

我们通过needhun是否大于本身拥有的混牌（赖子）来判断是否可以胡，那么其实这个needhun就可以代表不同牌型胡牌的难度，即needhun值越小其越容易胡，当needhun值为1时（手牌数为3n+1），其处于听牌阶段。


那么这就很简单了，我们只需要在此基础上返回这个needhun，然后在出牌时看出那张牌返回的needhun最小，其就是我们的最佳策略选择。

function get_needhun_for_hu(old_arr, Hun, special) {var fmin_data = function (data1, data2) {return data1.needhun > data2.needhun ? data2 : data1;};var del_list = function (old_arr, i, j, data) {var arr = old_arr.concat();for (var k = 0; k  0) {arr[i + k]--;}else {data.needhun++;}}return dfs(arr, i, j, data);};var del_same = function (old_arr, i, j, data) {var arr = old_arr.concat();arr[i] %= 3;switch (arr[i]) {case 0: {break;}case 1: {if (data.hasjiang) { data.needhun += 2; }else { data.needhun++; data.hasjiang = true; }break;}case 2: {if (data.hasjiang) { data.needhun += 1; }else { data.hasjiang = true; }break;}}arr[i] = 0;return dfs(arr, i + 1, j, data);};var dfs = function (arr, i, j, data) {if (i > j) {if (!data.hasjiang) {data.needhun += 2;}return data;}if (i % 9 == 6 && i  0 || arr[i + 2] > 0)) {var tmp1 = del_list(arr, i, j, { needhun: data.needhun, hasjiang: data.hasjiang });var tmp2 = del_same(arr, i, j, { needhun: data.needhun, hasjiang: data.hasjiang });return fmin_data(tmp1, tmp2);}else { return del_same(arr, i, j, data); }};var getneedhun = function (old_arr, type, hasjiang) {var data = {needhun: 0,hasjiang: hasjiang};var arr = old_arr.concat();var i, j;switch (type) {case 0: { i = 0; j = 8; break; }case 1: { i = 9; j = 17; break; }case 2: { i = 18; j = 26; break; }case 3: { i = 27; j = 33; break; }}data = dfs(arr, i, j, data);return data.needhun;};
var arr = old_arr.concat();var HunCount = 0;    if (Hun >= 0) {        HunCount = arr[Hun];        arr[Hun] = 0;    }var count = 0;for (var i = 0; i 

 注：七小对&十三幺相对来说需要的混子数要少，原因在于当手牌过散时每张废牌都意味着需要2张混牌，而七小对&十三幺则只把废牌当作所需要替换的1张牌处理，这使得大部分散牌更适用于七小对&十三幺。故needhun需要+2以作平衡

还有就是如果当前处于可以听牌的阶段（needhun==1），那么可以在此之前选择听口最多的或者剩余牌最多的等策略


var ret_needhun = 0x1a;var ret_pai = list[0];var ret_tinglist = [];for (var k = 0; k 

关于判听的算法有很多，大家可以参考我的前几篇麻将算法博客。


如果不是听牌的状态且needhun和ret_needhun相同时可以根据不同的麻将玩法再融入自己的想法策略DIY
比如：优先打风牌、优先打19等。

else if (needhun == ret_needhun){if (list[k] > 26)//风牌优先打{ret_needhun = needhun;ret_pai = list[k];}if ((list[k] % 9  7 )&& ret_pai

再比如：优先打无关联单一的牌

exports.is_nexus = function(i, arr) {if (i > 26) {return arr[i] > 0;}else if (i % 9 == 8) {return arr[i] > 0 || arr[i - 1] > 0 || arr[i - 2] > 0;}else if (i % 9 == 7) {return arr[i] > 0 || arr[i - 1] > 0 || arr[i - 2] > 0 || arr[i + 1] > 0;}else if (i % 9 == 0) {return arr[i] > 0 || arr[i + 1] > 0 || arr[i + 2] > 0;}else if (i % 9 == 1) {return arr[i] > 0 || arr[i + 1] > 0 || arr[i + 2] > 0 || arr[i - 1] > 0;}else {return arr[i] > 0 || arr[i + 1] > 0 || arr[i + 2] > 0 || arr[i - 1] > 0 || arr[i - 2] > 0;}}



完整方法代码：

exports.GetRobotChupai = function (list, special, hun) {if (hun == null) {hun = -1;}var arr = [];var Tingobj = [];for (var i = 0; i  26)//风牌优先打{ret_needhun = needhun;ret_pai = list[k];}if ((list[k] % 9  7) && ret_pai  26)//风牌优先打{ret_needhun = needhun;ret_pai = list[k];}if ((list[k] % 9  7) && ret_pai 






如果你的手牌list是根据抓牌的顺序而没有进行过排序的话，也可以根据抓牌的顺序作为优先级参考等。




测试截图：



真实人机对战测试：（防作弊自摸胡、带赖子）