本文介绍了一个完全由84,688个正则表达式组成的国际象棋引擎实现，通过创新的正则表达式CPU设计，能够进行2层极大极小搜索并生成合法走法。
正则表达式实现的2层极大极小国际象棋引擎
概述
这个项目构建了一个完全由正则表达式组成的国际象棋引擎，包含84,688个有序执行的正则表达式转换规则。该系统通过创新的"正则表达式CPU"设计，能够解析棋盘状态并生成合法的走法决策。
核心设计
正则表达式CPU架构
- 状态表示：将计算机状态编码为单一字符串，包含程序栈和所有变量
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%%
#stack:
栈顶元素
第二栈元素
...
#变量1: 值1
#变量2: 值2
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- 基本指令集：
push(const)：将常量压入栈顶pop()：弹出栈顶元素lookup(var)：读取变量值到栈顶assign_pop(var)：将栈顶值赋给变量
- 分支执行：
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def cond(tag):
return [(r"%(%\n#stack:\nTrue)", r"%\1`"),
(r"%(\n#stack:\nFalse)", tag+r"\1`"),
(r"\n(True|False)`\n", "\n")]
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SIMD并行处理
通过全局正则表达式匹配实现多线程并行：
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%%
#stack:
线程1数据
%%
#stack:
线程2数据
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国际象棋引擎实现
并行走法生成
- 兵走法示例：
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def pawn_moves():
pawnpos_list = find_all_pawns() # 查找所有兵位置
for _ in range(8): # 最多8个兵
if not pawn_list.is_empty():
pawn_pos = pawnpos_lst.remove_first()
fork_inactive("waiting") # 为每个兵创建并行状态
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- 状态转换：
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初始状态:
%%
#board: rnbqkbnr/pppppppp/8/8/8/8/PPPPPPPP/RNBQKBNR
#pawnpos_lst: d2;e2;f2;
处理后状态:
%%
#pawnpos: d2
%%
#pawnpos: e2
%%
#pawnpos: f2
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极大极小搜索
- 走法验证：通过并行生成所有可能走法并筛选合法走法
- 评分系统：每个候选位置获得评分，选择最优解
- 2层搜索：
- 第一层：生成计算机所有可能走法
- 第二层：对每个走法生成对手最佳回应
- 选择使对手最佳回应最不利的走法
性能优化
- 变量管理：及时删除中间变量减少内存占用（从10GB降至300MB）
- 高效正则：精确匹配模式提升2倍性能
- 专用指令：将常用操作组合为单一正则指令
技术价值
该项目展示了：
- 正则表达式的图灵完备性
- 非常规计算模型的设计方法
- 国际象棋引擎的基础算法实现
- 大规模正则表达式系统的构建技术
完整代码已开源，包含2000行测试用例验证引擎正确性。