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资源说明：标题中的“人工智能AI麻将，麻将AlphaGo，可直接运行”提到了两个主要概念：人工智能（AI）和麻将AlphaGo。这个项目显然与开发一个能够玩麻将的AI系统有关，类似于围棋界的AlphaGo，但针对的是麻将游戏。描述进一步强调了其中包含麻将胡牌算法和AI算法，并且提供了用Java编程语言编写的可执行代码。
麻将胡牌算法是让AI理解麻将游戏规则的关键部分。麻将是一种策略性强、规则复杂的四人桌面游戏，玩家需要通过抓牌、打牌来形成特定的牌型以达成胡牌条件。胡牌算法需要处理各种牌型组合，包括对子、顺子、刻子、杠等，并且要考虑牌的顺序、限制和计分规则。这个算法通常会涉及到概率计算、搜索策略以及对手可能的出牌预测。
AI算法在麻将游戏中扮演着决策者的角色，它需要模拟人类玩家的思考过程，根据当前的牌局信息选择最佳的出牌策略。这可能涉及到机器学习的方法，如蒙特卡洛树搜索（MCTS）、深度学习（Deep Learning）或强化学习（Reinforcement Learning）。在麻将AlphaGo中，AI可能通过大量对战学习来提升自己的决策能力，模仿人类玩家的技巧并超越它们。
Java代码可直接运行意味着开发者已经实现了一个完整的麻将AI系统，包括游戏逻辑、胡牌判断以及AI决策模块。用户可以直接下载、编译和运行这些代码，观察AI在实际游戏中的表现。
在压缩包“majiang_algorithm-master”中，我们可以预期找到以下内容：
1. **源代码文件**：Java源代码文件，包含了游戏的各个组件，如麻将规则、AI策略、胡牌判断等。
2. **数据结构**：用于存储和操作麻将牌的手牌数据结构，可能包括类或对象来表示麻将牌和玩家的手牌。
3. **算法实现**：具体的胡牌算法和AI决策算法的实现，可能涉及复杂的逻辑和数学计算。
4. **测试用例**：用于验证程序正确性的测试输入和预期输出。
5. **运行脚本**：启动AI进行游戏的命令行脚本或者配置文件。
6. **文档**：可能包括项目的说明、使用指南以及算法的详细描述。
对于研究AI或麻将游戏的人来说，这个项目提供了一个实际的平台来理解和改进AI在复杂策略游戏中的表现。同时，对于初学者来说，这是一个很好的机会去学习如何将AI理论应用到实际项目中，包括如何处理复杂的状态空间、设计有效的搜索策略以及优化决策过程。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
