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Tres en Línea (Tic Tac Toe) con Minimax

Este es un juego de Tres en Línea (Tic Tac Toe) implementado en React + TypeScript con el algoritmo Minimax para la toma de decisiones del jugador de la IA.

Descripción

El juego de Tres en Línea se juega en un tablero de 3x3 donde dos jugadores, uno jugando con X y el otro con O, toman turnos para marcar las casillas del tablero. El objetivo es alinear tres de tus símbolos (X o O) en línea, ya sea horizontal, vertical o diagonalmente.

Minimax: Algoritmo de Decisión

El algoritmo Minimax es utilizado por la IA (jugador O) para determinar la mejor jugada posible. Simula todas las jugadas futuras posibles y evalúa cuál es la mejor jugada para maximizar las posibilidades de ganar y minimizar las posibilidades de perder.

Profundidad en Minimax

La profundidad (maxDepth) en el algoritmo Minimax se refiere a cuántos movimientos futuros la IA evaluará antes de tomar una decisión. Cuanto mayor sea la profundidad, más jugadas posibles se consideran, pero también más tiempo toma calcular la mejor jugada.

Por ejemplo, si la profundidad está establecida en 2, la IA evaluará hasta dos jugadas hacia adelante:

  1. La IA evalúa todas las jugadas posibles para su turno.
  2. Luego, simula las jugadas que el jugador X podría hacer como respuesta.

Esta profundidad máxima limita cuántas jugadas hacia adelante la IA evaluará, equilibrando la inteligencia de la IA y la velocidad del juego.

Ejemplo de Profundidad

Si la IA tiene una profundidad de 2, y el tablero actual está así:

XO
XO
X

La IA evaluará todos los posibles movimientos de O en la profundidad 1, y luego simulará las respuestas de X en la profundidad 2.

¿Por qué limitar la profundidad?

Limitar la profundidad evita que el algoritmo tarde demasiado en calcular la mejor jugada. A medida que la profundidad aumenta, el número de jugadas posibles se incrementa exponencialmente, lo que hace que el algoritmo sea más lento. Mantener la profundidad dentro de un rango razonable asegura que la IA sea inteligente sin sacrificar el rendimiento del juego.

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { // Add copy buttons to all 
 blocks
(function() {
function addCopyButtons() {
document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {
if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;
codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');
var btn = document.createElement('button');
btn.textContent = 'Copy';
btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';
btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };
btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };
btn.onclick = function() {
navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {
btn.textContent = 'Copied!';
setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);
});
};
codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';
codeBlock.parentElement.appendChild(btn);
});
}
addCopyButtons();
// Re-run on dynamic content
var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '

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Tres en Línea (Tic Tac Toe) con Minimax
Este es un juego de Tres en Línea (Tic Tac Toe) implementado en React + TypeScript con el algoritmo Minimax para la toma de decisiones del jugador de la IA.
Descripción
El juego de Tres en Línea se juega en un tablero de 3x3 donde dos jugadores, uno jugando con X y el otro con O, toman turnos para marcar las casillas del tablero. El objetivo es alinear tres de tus símbolos (X o O) en línea, ya sea horizontal, vertical o diagonalmente.
Minimax: Algoritmo de Decisión
El algoritmo Minimax es utilizado por la IA (jugador O) para determinar la mejor jugada posible. Simula todas las jugadas futuras posibles y evalúa cuál es la mejor jugada para maximizar las posibilidades de ganar y minimizar las posibilidades de perder.
Profundidad en Minimax
La profundidad (maxDepth) en el algoritmo Minimax se refiere a cuántos movimientos futuros la IA evaluará antes de tomar una decisión. Cuanto mayor sea la profundidad, más jugadas posibles se consideran, pero también más tiempo toma calcular la mejor jugada.
Por ejemplo, si la profundidad está establecida en 2, la IA evaluará hasta dos jugadas hacia adelante:
  1. La IA evalúa todas las jugadas posibles para su turno.
  2. Luego, simula las jugadas que el jugador X podría hacer como respuesta.
Esta profundidad máxima limita cuántas jugadas hacia adelante la IA evaluará, equilibrando la inteligencia de la IA y la velocidad del juego.
Ejemplo de Profundidad
Si la IA tiene una profundidad de 2, y el tablero actual está así:
XO
XO
X
La IA evaluará todos los posibles movimientos de O en la profundidad 1, y luego simulará las respuestas de X en la profundidad 2.
¿Por qué limitar la profundidad?
Limitar la profundidad evita que el algoritmo tarde demasiado en calcular la mejor jugada. A medida que la profundidad aumenta, el número de jugadas posibles se incrementa exponencialmente, lo que hace que el algoritmo sea más lento. Mantener la profundidad dentro de un rango razonable asegura que la IA sea inteligente sin sacrificar el rendimiento del juego.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Force GitHub README to respect dark mode
(function() {
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '
.markdown-body {
color-scheme: dark light;
}
.markdown-body pre { background: #161b22 !important; }
.markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }
.markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }
.markdown-body img { background: #0d1117; }
.markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }
.markdown-body hr { border-color: #30363d; }
';
document.head.appendChild(style);
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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Tres en Línea (Tic Tac Toe) con Minimax
Este es un juego de Tres en Línea (Tic Tac Toe) implementado en React + TypeScript con el algoritmo Minimax para la toma de decisiones del jugador de la IA.
Descripción
El juego de Tres en Línea se juega en un tablero de 3x3 donde dos jugadores, uno jugando con X y el otro con O, toman turnos para marcar las casillas del tablero. El objetivo es alinear tres de tus símbolos (X o O) en línea, ya sea horizontal, vertical o diagonalmente.
Minimax: Algoritmo de Decisión
El algoritmo Minimax es utilizado por la IA (jugador O) para determinar la mejor jugada posible. Simula todas las jugadas futuras posibles y evalúa cuál es la mejor jugada para maximizar las posibilidades de ganar y minimizar las posibilidades de perder.
Profundidad en Minimax
La profundidad (maxDepth) en el algoritmo Minimax se refiere a cuántos movimientos futuros la IA evaluará antes de tomar una decisión. Cuanto mayor sea la profundidad, más jugadas posibles se consideran, pero también más tiempo toma calcular la mejor jugada.
Por ejemplo, si la profundidad está establecida en 2, la IA evaluará hasta dos jugadas hacia adelante:
  1. La IA evalúa todas las jugadas posibles para su turno.
  2. Luego, simula las jugadas que el jugador X podría hacer como respuesta.
Esta profundidad máxima limita cuántas jugadas hacia adelante la IA evaluará, equilibrando la inteligencia de la IA y la velocidad del juego.
Ejemplo de Profundidad
Si la IA tiene una profundidad de 2, y el tablero actual está así:
XO
XO
X
La IA evaluará todos los posibles movimientos de O en la profundidad 1, y luego simulará las respuestas de X en la profundidad 2.
¿Por qué limitar la profundidad?
Limitar la profundidad evita que el algoritmo tarde demasiado en calcular la mejor jugada. A medida que la profundidad aumenta, el número de jugadas posibles se incrementa exponencialmente, lo que hace que el algoritmo sea más lento. Mantener la profundidad dentro de un rango razonable asegura que la IA sea inteligente sin sacrificar el rendimiento del juego.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer
(function() {
var ref = document.referrer;
var terms = [];
if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {
var url = new URL(ref);
var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');
if (q) {
terms = q.split(/\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });
}
}
if (terms.length === 0) return;
var style = document.createElement('style');
style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';
document.head.appendChild(style);
function highlight(node) {
if (node.nodeType === 3) { // text node
var text = node.textContent;
var found = false;
terms.forEach(function(term) {
var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\]\\]/g, '\\') + ')', 'gi');
if (regex.test(text)) {
found = true;
var frag = document.createDocumentFragment();
var parts = text.split(regex);
parts.forEach(function(part, i) {
if (i % 2 === 0) {
frag.appendChild(document.createTextNode(part));
} else {
var span = document.createElement('span');
span.className = 'userscript-highlight';
span.textContent = part;
frag.appendChild(span);
}
});
node.parentNode.replaceChild(frag, node);
}
});
} else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element
var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];
if (!skipTags.includes(node.tagName)) {
Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);
}
}
}
highlight(document.body);
// Re-highlight on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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Tres en Línea (Tic Tac Toe) con Minimax
Este es un juego de Tres en Línea (Tic Tac Toe) implementado en React + TypeScript con el algoritmo Minimax para la toma de decisiones del jugador de la IA.
Descripción
El juego de Tres en Línea se juega en un tablero de 3x3 donde dos jugadores, uno jugando con X y el otro con O, toman turnos para marcar las casillas del tablero. El objetivo es alinear tres de tus símbolos (X o O) en línea, ya sea horizontal, vertical o diagonalmente.
Minimax: Algoritmo de Decisión
El algoritmo Minimax es utilizado por la IA (jugador O) para determinar la mejor jugada posible. Simula todas las jugadas futuras posibles y evalúa cuál es la mejor jugada para maximizar las posibilidades de ganar y minimizar las posibilidades de perder.
Profundidad en Minimax
La profundidad (maxDepth) en el algoritmo Minimax se refiere a cuántos movimientos futuros la IA evaluará antes de tomar una decisión. Cuanto mayor sea la profundidad, más jugadas posibles se consideran, pero también más tiempo toma calcular la mejor jugada.
Por ejemplo, si la profundidad está establecida en 2, la IA evaluará hasta dos jugadas hacia adelante:
  1. La IA evalúa todas las jugadas posibles para su turno.
  2. Luego, simula las jugadas que el jugador X podría hacer como respuesta.
Esta profundidad máxima limita cuántas jugadas hacia adelante la IA evaluará, equilibrando la inteligencia de la IA y la velocidad del juego.
Ejemplo de Profundidad
Si la IA tiene una profundidad de 2, y el tablero actual está así:
XO
XO
X
La IA evaluará todos los posibles movimientos de O en la profundidad 1, y luego simulará las respuestas de X en la profundidad 2.
¿Por qué limitar la profundidad?
Limitar la profundidad evita que el algoritmo tarde demasiado en calcular la mejor jugada. A medida que la profundidad aumenta, el número de jugadas posibles se incrementa exponencialmente, lo que hace que el algoritmo sea más lento. Mantener la profundidad dentro de un rango razonable asegura que la IA sea inteligente sin sacrificar el rendimiento del juego.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page
(function() {
var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',
'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',
'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];
function cleanUrl(url) {
try {
var u = new URL(url, window.location.origin);
var changed = false;
trackingParams.forEach(function(p) {
if (u.searchParams.has(p)) {
u.searchParams.delete(p);
changed = true;
}
});
return changed ? u.toString() : url;
} catch (e) {
return url;
}
}
function cleanLinks() {
document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
cleanLinks();
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
mutations.forEach(function(m) {
m.addedNodes.forEach(function(node) {
if (node.nodeType === 1) {
if (node.tagName === 'A') cleanLinks();
node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {
var clean = cleanUrl(a.href);
if (clean !== a.href) a.href = clean;
});
}
});
});
});
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '

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Tres en Línea (Tic Tac Toe) con Minimax
Este es un juego de Tres en Línea (Tic Tac Toe) implementado en React + TypeScript con el algoritmo Minimax para la toma de decisiones del jugador de la IA.
Descripción
El juego de Tres en Línea se juega en un tablero de 3x3 donde dos jugadores, uno jugando con X y el otro con O, toman turnos para marcar las casillas del tablero. El objetivo es alinear tres de tus símbolos (X o O) en línea, ya sea horizontal, vertical o diagonalmente.
Minimax: Algoritmo de Decisión
El algoritmo Minimax es utilizado por la IA (jugador O) para determinar la mejor jugada posible. Simula todas las jugadas futuras posibles y evalúa cuál es la mejor jugada para maximizar las posibilidades de ganar y minimizar las posibilidades de perder.
Profundidad en Minimax
La profundidad (maxDepth) en el algoritmo Minimax se refiere a cuántos movimientos futuros la IA evaluará antes de tomar una decisión. Cuanto mayor sea la profundidad, más jugadas posibles se consideran, pero también más tiempo toma calcular la mejor jugada.
Por ejemplo, si la profundidad está establecida en 2, la IA evaluará hasta dos jugadas hacia adelante:
  1. La IA evalúa todas las jugadas posibles para su turno.
  2. Luego, simula las jugadas que el jugador X podría hacer como respuesta.
Esta profundidad máxima limita cuántas jugadas hacia adelante la IA evaluará, equilibrando la inteligencia de la IA y la velocidad del juego.
Ejemplo de Profundidad
Si la IA tiene una profundidad de 2, y el tablero actual está así:
XO
XO
X
La IA evaluará todos los posibles movimientos de O en la profundidad 1, y luego simulará las respuestas de X en la profundidad 2.
¿Por qué limitar la profundidad?
Limitar la profundidad evita que el algoritmo tarde demasiado en calcular la mejor jugada. A medida que la profundidad aumenta, el número de jugadas posibles se incrementa exponencialmente, lo que hace que el algoritmo sea más lento. Mantener la profundidad dentro de un rango razonable asegura que la IA sea inteligente sin sacrificar el rendimiento del juego.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Auto-enable theater mode on YouTube
(function() {
function tryTheater() {
var btn = document.querySelector('button[aria-label="Theater mode"], ytd-player #player button[title="Theater mode"]');
if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {
btn.click();
}
}
// Try immediately
tryTheater();
// Try after navigation (SPA)
var lastUrl = location.href;
setInterval(function() {
if (location.href !== lastUrl) {
lastUrl = location.href;
setTimeout(tryTheater, 500);
}
}, 1000);
// Also try on player load
var observer = new MutationObserver(tryTheater);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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Tres en Línea (Tic Tac Toe) con Minimax
Este es un juego de Tres en Línea (Tic Tac Toe) implementado en React + TypeScript con el algoritmo Minimax para la toma de decisiones del jugador de la IA.
Descripción
El juego de Tres en Línea se juega en un tablero de 3x3 donde dos jugadores, uno jugando con X y el otro con O, toman turnos para marcar las casillas del tablero. El objetivo es alinear tres de tus símbolos (X o O) en línea, ya sea horizontal, vertical o diagonalmente.
Minimax: Algoritmo de Decisión
El algoritmo Minimax es utilizado por la IA (jugador O) para determinar la mejor jugada posible. Simula todas las jugadas futuras posibles y evalúa cuál es la mejor jugada para maximizar las posibilidades de ganar y minimizar las posibilidades de perder.
Profundidad en Minimax
La profundidad (maxDepth) en el algoritmo Minimax se refiere a cuántos movimientos futuros la IA evaluará antes de tomar una decisión. Cuanto mayor sea la profundidad, más jugadas posibles se consideran, pero también más tiempo toma calcular la mejor jugada.
Por ejemplo, si la profundidad está establecida en 2, la IA evaluará hasta dos jugadas hacia adelante:
  1. La IA evalúa todas las jugadas posibles para su turno.
  2. Luego, simula las jugadas que el jugador X podría hacer como respuesta.
Esta profundidad máxima limita cuántas jugadas hacia adelante la IA evaluará, equilibrando la inteligencia de la IA y la velocidad del juego.
Ejemplo de Profundidad
Si la IA tiene una profundidad de 2, y el tablero actual está así:
XO
XO
X
La IA evaluará todos los posibles movimientos de O en la profundidad 1, y luego simulará las respuestas de X en la profundidad 2.
¿Por qué limitar la profundidad?
Limitar la profundidad evita que el algoritmo tarde demasiado en calcular la mejor jugada. A medida que la profundidad aumenta, el número de jugadas posibles se incrementa exponencialmente, lo que hace que el algoritmo sea más lento. Mantener la profundidad dentro de un rango razonable asegura que la IA sea inteligente sin sacrificar el rendimiento del juego.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content
(function() {
function unstick() {
document.querySelectorAll('header, nav, [role="banner"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*="position: fixed"], [style*="position:sticky"]').forEach(function(el) {
if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {
el.style.position = 'static';
el.style.top = 'auto';
el.style.zIndex = 'auto';
}
});
}
unstick();
var observer = new MutationObserver(unstick);
observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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Tres en Línea (Tic Tac Toe) con Minimax
Este es un juego de Tres en Línea (Tic Tac Toe) implementado en React + TypeScript con el algoritmo Minimax para la toma de decisiones del jugador de la IA.
Descripción
El juego de Tres en Línea se juega en un tablero de 3x3 donde dos jugadores, uno jugando con X y el otro con O, toman turnos para marcar las casillas del tablero. El objetivo es alinear tres de tus símbolos (X o O) en línea, ya sea horizontal, vertical o diagonalmente.
Minimax: Algoritmo de Decisión
El algoritmo Minimax es utilizado por la IA (jugador O) para determinar la mejor jugada posible. Simula todas las jugadas futuras posibles y evalúa cuál es la mejor jugada para maximizar las posibilidades de ganar y minimizar las posibilidades de perder.
Profundidad en Minimax
La profundidad (maxDepth) en el algoritmo Minimax se refiere a cuántos movimientos futuros la IA evaluará antes de tomar una decisión. Cuanto mayor sea la profundidad, más jugadas posibles se consideran, pero también más tiempo toma calcular la mejor jugada.
Por ejemplo, si la profundidad está establecida en 2, la IA evaluará hasta dos jugadas hacia adelante:
  1. La IA evalúa todas las jugadas posibles para su turno.
  2. Luego, simula las jugadas que el jugador X podría hacer como respuesta.
Esta profundidad máxima limita cuántas jugadas hacia adelante la IA evaluará, equilibrando la inteligencia de la IA y la velocidad del juego.
Ejemplo de Profundidad
Si la IA tiene una profundidad de 2, y el tablero actual está así:
XO
XO
X
La IA evaluará todos los posibles movimientos de O en la profundidad 1, y luego simulará las respuestas de X en la profundidad 2.
¿Por qué limitar la profundidad?
Limitar la profundidad evita que el algoritmo tarde demasiado en calcular la mejor jugada. A medida que la profundidad aumenta, el número de jugadas posibles se incrementa exponencialmente, lo que hace que el algoritmo sea más lento. Mantener la profundidad dentro de un rango razonable asegura que la IA sea inteligente sin sacrificar el rendimiento del juego.
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
// Universal Dark Mode - works on any site
(function() {
var enabled = true;
function applyDarkMode() {
if (!enabled) return;
// Create style element if it doesn't exist
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (!style) {
style = document.createElement('style');
style.id = 'universal-dark-mode-style';
document.head.appendChild(style);
}
// Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video
style.textContent = '
/* Invert everything except media */
html {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #1a1a2e !important;
}
/* Restore images, videos, iframes, canvas */
img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*="background-image"] {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
}
/* Preserve specific elements that should not be inverted */
.no-dark-mode, .no-dark-mode *,
[data-theme="light"], [data-theme="light"],
.ace_editor, .ace_editor *,
.CodeMirror, .CodeMirror *,
.monaco-editor, .monaco-editor *,
.markdown-body pre, .markdown-body pre *,
.highlight, .highlight *,
pre code, pre code * {
filter: none !important;
}
/* Fix common UI elements */
.modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {
filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;
background: #2d2d44 !important;
border-color: #444 !important;
}
/* Scrollbars */
::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }
::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }
/* Selection */
::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }
';
}
function removeDarkMode() {
var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');
if (style) style.remove();
}
// Toggle with Alt+Shift+D
document.addEventListener('keydown', function(e) {
if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {
e.preventDefault();
enabled = !enabled;
if (enabled) {
applyDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');
} else {
removeDarkMode();
console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');
}
}
});
// Apply on load
applyDarkMode();
// Re-apply on dynamic content
var observer = new MutationObserver(function(mutations) {
if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {
applyDarkMode();
}
});
observer.observe(document.head, { childList: true });
console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');
})();
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
})();

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Tres en Línea (Tic Tac Toe) con Minimax
Este es un juego de Tres en Línea (Tic Tac Toe) implementado en React + TypeScript con el algoritmo Minimax para la toma de decisiones del jugador de la IA.
Descripción
El juego de Tres en Línea se juega en un tablero de 3x3 donde dos jugadores, uno jugando con X y el otro con O, toman turnos para marcar las casillas del tablero. El objetivo es alinear tres de tus símbolos (X o O) en línea, ya sea horizontal, vertical o diagonalmente.
Minimax: Algoritmo de Decisión
El algoritmo Minimax es utilizado por la IA (jugador O) para determinar la mejor jugada posible. Simula todas las jugadas futuras posibles y evalúa cuál es la mejor jugada para maximizar las posibilidades de ganar y minimizar las posibilidades de perder.
Profundidad en Minimax
La profundidad (maxDepth) en el algoritmo Minimax se refiere a cuántos movimientos futuros la IA evaluará antes de tomar una decisión. Cuanto mayor sea la profundidad, más jugadas posibles se consideran, pero también más tiempo toma calcular la mejor jugada.
Por ejemplo, si la profundidad está establecida en 2, la IA evaluará hasta dos jugadas hacia adelante:
  1. La IA evalúa todas las jugadas posibles para su turno.
  2. Luego, simula las jugadas que el jugador X podría hacer como respuesta.
Esta profundidad máxima limita cuántas jugadas hacia adelante la IA evaluará, equilibrando la inteligencia de la IA y la velocidad del juego.
Ejemplo de Profundidad
Si la IA tiene una profundidad de 2, y el tablero actual está así:
XO
XO
X
La IA evaluará todos los posibles movimientos de O en la profundidad 1, y luego simulará las respuestas de X en la profundidad 2.
¿Por qué limitar la profundidad?
Limitar la profundidad evita que el algoritmo tarde demasiado en calcular la mejor jugada. A medida que la profundidad aumenta, el número de jugadas posibles se incrementa exponencialmente, lo que hace que el algoritmo sea más lento. Mantener la profundidad dentro de un rango razonable asegura que la IA sea inteligente sin sacrificar el rendimiento del juego.
Creado por ROM3Z 🚀
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