Implementierungsreihenfolge der TODO-Methoden

Um den Schachcomputer schrittweise aufzubauen, sollten die mit TODO markierten Methoden in einer sinnvollen Reihenfolge bearbeitet werden. Diese Seite hilft euch dabei, eine logische Abfolge zu wählen – von einfachen, unabhängigen Funktionen bis hin zu komplexeren, zusammengesetzten Logiken wie Mini-Max.

Phase 1: Grundlagen im Board-Modul

Beginnt mit den Methoden, die einfache Prüfungen und Datenzugriffe betreffen:

is_valid_cell() - Prüft, ob eine Zelle im gültigen Bereich des Schachbretts liegt. - Grundlage fast aller weiteren Bewegungsfunktionen.
cell_is_valid_and_empty() - Liefert True, wenn eine gültige Zelle leer ist. - Baut direkt auf is_valid_cell() auf.
piece_can_enter_cell(piece, cell) - Prüft, ob eine Figur ein Feld betreten darf (leer oder Gegner). - Wichtig für Bewegung und Schlagmechaniken.
piece_can_hit_on_cell(piece, cell) - Prüft, ob eine Figur eine gegnerische Figur auf dem Ziel schlagen kann.

Diese Funktionen müssen zuerst korrekt funktionieren, da sie in fast allen Figurenmethoden wiederverwendet werden.

Phase 2: Bewegungsregeln der Figuren

Im nächsten Schritt implementiert ihr die get_reachable_cells()-Methoden jeder Figur. Diese bilden das Fundament für mögliche Züge:

Diese Methoden müssen nicht prüfen, ob der eigene König danach im Schach steht – das übernimmt später get_valid_cells().

Phase 3: Figurenlogik und Spielfluss

Piece.get_valid_cells() - Kombiniert get_reachable_cells mit einer Prüfung auf Schach. - Nutzt temporäres Umplatzieren auf dem Brett. - Komplexität: mittel bis hoch, da Zustand zwischengespeichert und wiederhergestellt werden muss.
Board.iterate_cells_with_pieces() - Generator für alle Figuren einer Farbe. - Wird für Bewertung und Mini-Max benötigt.
Board.find_king() - Sucht die Königsfigur einer bestimmten Farbe. - Grundlage für Schachprüfung.
Board.is_king_check() - Prüft, ob ein König im Schach steht. - Nutzt vorherige Methoden für Gegnerreichweiten.

Phase 4: Bewertung und KI

Piece.evaluate() - Bewertet die Stellung einer einzelnen Figur. - Nutzt z. B. Anzahl gültiger Züge, Bedrohungen etc.
Board.evaluate() - Aggregiert alle Bewertungen weißer und schwarzer Figuren. - Gibt eine numerische Bewertung der Gesamtstellung zurück.

Phase 5: Mini-Max-Logik

evaluate_all_possible_moves() - Erzeugt und bewertet alle möglichen Züge einer Farbe. - Nutzt fast alle vorhergehenden Methoden.
minMax() - Der rekursive Mini-Max-Algorithmus. - Komplexität hoch, rekursiv, mit Zustandsänderung.

Überblick

        graph TD
    step1[is_valid_cell] --> step2[cell_is_valid_and_empty]
    step2 --> step3[piece_can_enter_cell]
    step2 --> step4[piece_can_hit_on_cell]

    step3 --> pawnReach[Pawn.get_reachable_cells]
    step3 --> rookReach[Rook.get_reachable_cells]
    step3 --> knightReach[Knight.get_reachable_cells]
    step3 --> bishopReach[Bishop.get_reachable_cells]
    step3 --> queenReach[Queen.get_reachable_cells]
    step3 --> kingReach[King.get_reachable_cells]

    pawnReach --> validCells[get_valid_cells]
    rookReach --> validCells
    knightReach --> validCells
    bishopReach --> validCells
    queenReach --> validCells
    kingReach --> validCells

    validCells --> iterate[iterate_cells_with_pieces]
    iterate --> findKing[find_king]
    findKing --> isCheck[is_king_check]

    isCheck --> evalPiece[Piece.evaluate]
    evalPiece --> evalBoard[Board.evaluate]

    evalBoard --> moveEval[evaluate_all_possible_moves]
    moveEval --> miniMax[minMax]

Zusätzliche Hinweise

Fangt nicht mitten in der Mini-Max-Logik an, wenn die Bewegungs- und Prüfmethoden noch nicht korrekt funktionieren.
Testet jede Methode isoliert, bevor ihr sie in größere Strukturen einbaut.
Nutzt Zwischenausgaben (print()) und einfache Testszenarien, um eure Implementierung schrittweise zu verifizieren.