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ms_toollib & EVF Format

扫雷算法工具箱 — 跨平台、多语言绑定的扫雷核心算法库。

API 文档：docs.rs/ms_toollib

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总览 Architecture

base/          — 核心算法（纯 Rust）
  ├── c/       — C FFI 绑定（MSVC）
  ├── java/    — Java JNI 绑定（JDK ≥ 21）
  ├── wasm/    — WASM 绑定（wasm-pack → npm）
  └── python_package/ — Python 绑定（maturin → PyPI）

各绑定层将 base/ 编译为对应语言的 native 库，零运行时开销。

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快速上手 Quick Start

Rust

[dependencies]
ms_toollib = "1.5"

use ms_toollib::{laymine, cal_bbbv};

let board = laymine(16, 30, 99, 0, 0);
println!("3BV: {}", cal_bbbv(&board));

Python

pip install ms-toollib

from ms_toollib import laymine, cal_bbbv

board = laymine(16, 30, 99)
print("3BV:", cal_bbbv(board))

JavaScript / TypeScript (bundler)

npm install ms-toollib

import { laymine, calBBBV } from "ms-toollib";

const board = laymine(16, 30, 99, 0, 0);
console.log("3BV:", calBBBV(board));

Node.js

npm install ms-toollib@alpha

C (Windows, MSVC)

cd c && cargo build --release
# 示例见 demos/c/

Java (JDK ≥ 21)

cd java && build.bat "C:\Path\to\jdk-21"

import ms_toollib.*;

var board = MsToollib.laymine(16, 30, 99, 0, 0);
System.out.println("3BV: " + MsToollib.cal3BV(board));

try (var video = new EvfVideo("replay.evf")) {
    video.parse();
    var data = video.getData();
    System.out.println(data.getPlayer() + " " + data.getRtime());
}

C++ (Linux, CMake + Corrosion)

cd c++ && cmake -B build . && make -C build -j4

#include "cxxbridge_code/src/lib.rs.h"

int main() {
    rust::Box<AvfVideo> v = new_AvfVideo("replay.avf");
    v->parse();
    v->analyse();
    std::cout << "player: " << v->get_player() << std::endl;
    std::cout << "3BV: " << v->get_bbbv() << std::endl;
}

Julia（通过 Python 绑定）

pip install ms-toollib

using PyCall
ms = @pyimport ms_toollib

board = ms.laymine(16, 30, 99)
println("3BV: ", ms.cal_bbbv(board))

v = ms.AvfVideo("replay.avf")
v.parse()
v.analyse()
println(v.player_identifier)

julia demos/julia/callms_toollib.jl

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功能 Features

功能	说明
埋雷	无猜埋雷（筛选法 + 调整法）
指标计算	3BV / ZiNi / ISL / OP
概率计算	基于当前局面的逐格雷概率
状态机	逐步骤推衍局面变化
录像解析	支持 AVF / EVF / MVF / RMV 格式
局面识别	图片输入 → 识别局面（需 rs 或 py feature）
录像分析	效率指标、pluck 检测、跳判检测

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版本号

平台	最新版本	发布渠道
Rust crate	1.5.10	crates.io
Python	1.5.10	pip install ms-toollib
WASM (bundler)	1.5.10	npm install ms-toollib
WASM (Node.js)	1.5.10-alpha	npm install ms-toollib@alpha
C	0.1.0	源码编译
C++	0.1.0	源码编译（Corrosion + CXX）
Java	1.5.10	源码编译（JNI）

Python 支持平台

Python >= 3.7, <= 3.12:

• Windows: x86, x64
• Linux: x86, x86_64, aarch64, armv7, ppc64le, s390x
• macOS: x86_64, aarch64

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构建依赖

目标	运行时	构建工具
Rust	无	rustup + cargo
Python	无	maturin（pip 安装）
WASM	无	wasm-pack（cargo install）
C (Windows)	无	MSVC（VS 2022）+ cargo
Java	无	JDK ≥ 21（含 jni.h）+ MSVC + cargo

所有平台都需 Rust 工具链编译核心库。Python / JS / WASM 有预编译包可直接 pip / npm install。

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目录说明

├── base/              # 核心库（features: rs, py, js）
│   ├── src/
│   │   ├── algorithms/   # 求解、概率、OCR
│   │   ├── videos/       # 录像解析 + 状态机
│   │   └── ...
│   └── tests/
├── c/                 # C FFI（staticlib）
│   ├── include/ms_toollib/  # C 头文件
│   ├── src/lib.rs          # extern "C" 桥接
│   └── tests/
├── java/              # Java JNI 绑定
│   ├── src/main/java/ms_toollib/  # Java 类
│   └── src/main/c/jni_wrapper.c   # JNI 胶水
├── wasm/              # WASM 绑定（wasm-bindgen）
├── python_package/    # Python 绑定（pyo3 / maturin）
├── demos/             # 各语言示例
│   ├── c/
│   ├── java/
│   └── ...
└── test_files/        # 示例录像文件

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开发

git clone https://github.com/eee555/ms_toollib.git
cd base

# 运行测试
cargo test --features rs

# 构建 C 绑定
cd ../c && cargo build --release

详细见 CONTRIBUTING.md。

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相关项目

• Metasweeper — Win10/11 开源无猜扫雷
• Saolei Website — 开源扫雷排名网
• 益智扫雷 — App Store 无猜扫雷

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License

MIT