cards/scripts/ai.gd

class_name AI
## KI mit Vorausschau: jede mögliche Aktion wird auf einer Kopie des Spiels ausgeführt und die
## Stellung danach bewertet; die besten Erstschritte werden um einen Folgeschritt vertieft.
## Verdeckte gegnerische Wesen kennt die KI nicht (Game.masked_clone). Die gierige Variante
## (choose_action_greedy) dient als Vergleich und für die Schwierigkeit Leicht. Alles hier ist
## zustandslos und darf in einem Hintergrund-Thread auf einer Spielkopie laufen.


# --- Bewertung -------------------------------------------------------------------

static func creature_value(c: Game.Creature) -> float:
    var v := float(c.power() + c.health)
    if c.attacks_per_turn() == 2:
        v += c.power() * 0.5
    if c.has("Regeneration"):
        v += 1.0
    return v


static func board_value(p: Game.Player) -> float:
    var v := 0.0
    for c in p.board:
        v += creature_value(c)
    return v


## Karten auf der Hand zählen nach ihren Werten: ein Drache ist mehr wert als ein Kobold.
static func hand_value(p: Game.Player) -> float:
    var v := 0.0
    for c in p.hand:
        v += 0.15 * (c.attack + c.health)
    return v


## Stellung aus Sicht von p: eigenes Leben, Brett und Hand zählen positiv, die des Gegners
## negativ. Ohne eigene Wesen zielt gegnerische Angriffskraft aufs Leben, tödliche besonders.
static func evaluate(g: Game, p: Game.Player) -> float:
    if not p.alive():
        return -10000.0
    var score := p.life * 1.0 + board_value(p) * 1.0 + hand_value(p) + p.energy * 0.01
    var alive_enemies := 0
    var threat := 0.0
    for e in g.players:
        if e == p:
            continue
        if not e.alive():
            score += 40.0
            continue
        alive_enemies += 1
        score -= e.life * 0.6 + board_value(e) * 0.9 + e.hand.size() * 0.2
        if e.life <= 6:
            score += 3.0  # fast besiegt: dranbleiben
        for c in e.board:
            if not c.hidden:
                threat += c.power() * c.attacks_per_turn()
    if alive_enemies == 0:
        return 10000.0
    if p.board.is_empty():
        if threat >= p.life:
            score -= 25.0
        else:
            score -= threat * 0.3
    else:
        score -= threat * 0.12  # auch hinter Wesen tut gegnerische Angriffskraft weh
    return score


# --- Vorausschau ---------------------------------------------------------------

const MAX_TARGETS := 4   # je Angreifer nur die aussichtsreichsten Ziele prüfen
const DEEPEN := 8        # so viele beste Erstschritte bekommen Folgeschritte
const FOLLOW_UPS := 10   # Folgeschritte je vertieftem Kandidat
static var time_budget_ms := 150  # Zeitbudget je Entscheidung; danach der beste bisherige Zug


## Rangfolge eines Angriffsziels: sichere Abtausche zuerst, dann der Rest.
static func _attack_rank(cr: Game.Creature, t) -> float:
    if t is Game.Player:
        return 50.0 - t.life
    if _kills(cr, t):
        return (100.0 if not _kills(t, cr) else 60.0) + _value(t)
    return -float(t.health)


static func _top(list: Array, rank: Callable, n: int) -> Array:
    if list.size() <= n:
        return list
    var ranked := []
    for t in list:
        ranked.append([rank.call(t), t])
    ranked.sort_custom(func(a, b): return a[0] > b[0])
    return ranked.slice(0, n).map(func(pair): return pair[1])


## Mögliche Aktionen; mit prune nur die MAX_TARGETS besten Ziele je Angreifer.
static func candidate_actions(game: Game, p: Game.Player, prune: bool = false) -> Array:
    var out := []
    for card in p.hand:
        if game.can_play(p, card)[0]:
            out.append({"type": "play", "card": card, "face_down": false})
    for cr in p.board:
        if cr.hidden and game.can_reveal(p, cr)[0]:
            out.append({"type": "reveal", "creature": cr})
    var pairs := []
    for i in p.board.size():
        for j in range(i + 1, p.board.size()):
            if game.can_fuse(p, p.board[i], p.board[j])[0]:
                pairs.append([p.board[i], p.board[j]])
    if prune and pairs.size() > MAX_TARGETS:
        pairs = _top(pairs, func(pr): return _value(pr[0]) + _value(pr[1]), MAX_TARGETS)
    for pr in pairs:
        out.append({"type": "fuse", "creature": pr[0], "other": pr[1]})
    for cr in p.board:
        if not cr.can_attack():
            continue
        var targets := []
        for e in game.enemies_of(p):
            targets.append_array(e.board)
            if e.board.is_empty():
                targets.append(e)
        targets = targets.filter(func(t): return game.can_attack(cr, t)[0])
        if prune:
            targets = _top(targets, func(t): return _attack_rank(cr, t), MAX_TARGETS)
        for t in targets:
            out.append({"type": "attack", "creature": cr, "target": t})
    return out


## Führt eine Aktion des Originals auf der Kopie aus.
static func apply_on_clone(g2: Game, game: Game, action: Dictionary) -> void:
    var p2: Game.Player = g2.players[game.current_idx]
    match action.type:
        "play":
            g2.play_card(p2, action.card, bool(action.get("face_down", false)))
        "reveal":
            g2.reveal(p2, g2.find_creature(action.creature.uid))
        "fuse":
            g2.fuse(p2, g2.find_creature(action.creature.uid), g2.find_creature(action.other.uid))
        _:
            g2.attack(g2.find_creature(action.creature.uid), map_target(g2, game, action.target))


static func map_target(g2: Game, game: Game, t):
    if t is Game.Creature:
        return g2.find_creature(t.uid)
    return g2.players[game.players.find(t)]


## Überträgt eine auf der Kopie gewählte Aktion zurück auf das Original.
static func map_action(game: Game, copy: Game, action: Dictionary) -> Dictionary:
    var out := action.duplicate()
    if action.has("creature"):
        out["creature"] = game.find_creature(action.creature.uid)
    if action.has("other"):
        out["other"] = game.find_creature(action.other.uid)
    if action.get("target") != null:
        out["target"] = map_target(game, copy, action.target)
    return out


## Beste Aktion nach einer Vorausschau von zwei Schritten auf einer Kopie, die verdeckte
## gegnerische Wesen nicht kennt. Bei Zeitmangel gilt der beste bisherige Zug.
static func choose_action(game: Game, p: Game.Player) -> Dictionary:
    if game.winner != "" or game.enemies_of(p).is_empty():
        return {"type": "end"}
    var view := game.masked_clone(p)
    var me: Game.Player = view.players[game.players.find(p)]
    var t0 := Time.get_ticks_msec()
    var base := evaluate(view, me) + 0.01
    var firsts := []  # {action, game, score}
    for action in candidate_actions(view, me, true):
        if not firsts.is_empty() and Time.get_ticks_msec() - t0 > time_budget_ms:
            break
        var g2 := view.clone()
        apply_on_clone(g2, view, action)
        firsts.append({"action": action, "game": g2, "score": evaluate(g2, g2.players[view.current_idx])})
    firsts.sort_custom(func(a, b): return a.score > b.score)
    var best := {"type": "end"}
    var best_score := base
    for i in mini(firsts.size(), DEEPEN):
        var f: Dictionary = firsts[i]
        var g2: Game = f.game
        var score: float = f.score
        if g2.winner == "":
            var p2: Game.Player = g2.players[view.current_idx]
            var count := 0
            for nxt in candidate_actions(g2, p2, true):
                if count >= FOLLOW_UPS or Time.get_ticks_msec() - t0 > time_budget_ms:
                    break
                count += 1
                var g3 := g2.clone()
                apply_on_clone(g3, g2, nxt)
                score = maxf(score, evaluate(g3, g3.players[view.current_idx]) - 0.001)
        if score > best_score:
            best_score = score
            best = f.action
    # Erstschritte ohne Vertiefung zählen mit ihrer Einzelbewertung
    for i in range(DEEPEN, firsts.size()):
        if firsts[i].score > best_score:
            best_score = firsts[i].score
            best = firsts[i].action
    if best.type == "end":
        if game.can_draw(p)[0]:
            return {"type": "draw"}  # Mana übrig und Platz auf der Hand: lieber ziehen als passen
        return best
    return map_action(game, view, best)


# --- Einfache Heuristiken ----------------------------------------------------------

static func _kills(attacker, defender) -> bool:
    if defender is Game.Player:
        return attacker.power() >= defender.life
    return attacker.power() + Cards.matchup(attacker.card.elements, defender.card.elements) >= defender.health


static func _value(c) -> int:
    if c is Game.Player:
        return 1000
    return c.power() + c.health


static func _best(list: Array, key: Callable):
    var best = null
    var best_v := -INF
    for t in list:
        var v := float(key.call(t))
        if v > best_v:
            best_v = v
            best = t
    return best


static func choose_action_greedy(game: Game, p: Game.Player) -> Dictionary:
    if game.winner != "" or game.enemies_of(p).is_empty():
        return {"type": "end"}
    # Gierig: erst das teuerste Spielbare legen (bei vollem Feld die zwei schwächsten Wesen
    # verschmelzen), dann aufdecken und angreifen, dann Doppelschlag kaufen, dann ziehen.
    var playable := p.hand.filter(func(c): return game.can_play(p, c)[0])
    if not playable.is_empty():
        Game.shuffle(playable, game.rng)
        var card = playable[0]
        for c in playable:
            if c.cost > card.cost:
                card = c
        return {"type": "play", "card": card, "face_down": false}
    if p.board.size() >= Game.MAX_BOARD and p.hand.any(func(c): return c.cost <= p.energy - 1):
        var weakest: Array = p.board.duplicate()
        weakest.sort_custom(func(a, b): return _value(a) < _value(b))
        if game.can_fuse(p, weakest[0], weakest[1])[0]:
            return {"type": "fuse", "creature": weakest[0], "other": weakest[1]}
    for cr in p.board:
        if cr.hidden and game.can_reveal(p, cr)[0]:
            return {"type": "reveal", "creature": cr}
    for cr in p.board:
        if cr.can_attack():
            var t = pick_attack_target(game, p, cr)
            if t != null:
                return {"type": "attack", "creature": cr, "target": t}
    if game.can_draw(p)[0]:
        return {"type": "draw"}
    return {"type": "end"}


## Ziel eines Angriffs: sichere Abtausche, dann gute Abtausche, dann das schwächste Wesen;
## der Held nur, wenn kein Wesen mehr steht.
static func pick_attack_target(game: Game, p: Game.Player, cr: Game.Creature):
    for e in game.enemies_of(p):
        if e.board.is_empty():
            return e if game.can_attack(cr, e)[0] else null
        var creatures: Array = e.board.filter(func(c): return game.can_attack(cr, c)[0])
        if creatures.is_empty():
            continue
        var good: Array = creatures.filter(func(c): return not c.hidden and _kills(cr, c) and not _kills(c, cr))
        if not good.is_empty():
            return _best(good, Callable(AI, "_value"))
        var trade: Array = creatures.filter(func(c): return not c.hidden and _kills(cr, c) and _value(c) > _value(cr))
        if not trade.is_empty():
            return _best(trade, Callable(AI, "_value"))
        return _best(creatures, func(c): return 1000 - c.health)
    return null


# --- Ausführung -------------------------------------------------------------------

static func apply_action(game: Game, p: Game.Player, action: Dictionary) -> void:
    match action.type:
        "play":
            game.play_card(p, action.card, bool(action.get("face_down", false)))
        "draw":
            game.draw(p)
        "reveal":
            game.reveal(p, action.creature)
        "attack":
            game.attack(action.creature, action.target)
        "fuse":
            game.fuse(p, action.creature, action.other)
        _:
            game.end_turn()


## Spielt den ganzen Zug (für Simulationen und Tests). greedy: gierige KI statt Vorausschau.
static func take_turn(game: Game, p: Game.Player, greedy: bool = false, limit: int = 100) -> void:
    for i in limit:
        var action := choose_action_greedy(game, p) if greedy else choose_action(game, p)
        apply_action(game, p, action)
        if action.type == "end" or game.winner != "":
            return
    game.end_turn()