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这是一篇文章，与百科条目有所不同，保留作者个人风格，请读者注意。
本文由 gap 撰写。
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B2BFSC（背靠背自由式连击，Back-to-Back Free Style Combo）是一种专门侧重 B2B 和 FSC 的 SRS 对战方块玩法。
该玩法由 ZZZTOJ v0.12 通过非专家指导（不人为预设消行权重，只调参数）对局训练总结而得，集混乱攻击、抵消、挖掘为一体。
相较 ZZZTOJ v0.8 采取的 4T2FSC 玩法，B2BFSC 更侧重 B2B 的总次数和 FSC 大连击的频率，往往会有更多的 T1。
有一种说法认为，该玩法是理性程度仅次于 c4w 的 Guideline 对战玩法。
B2BFSC 重 T1 的相关原理
B2BFSC 的 T1 权重比 4T2FSC 高。
相较 T2，T1 与 FSC 的相性更好。
T2 的 APL 差在第二行
从攻击当量的角度来看：T2 的第二行攻 2，如果拆成 T1 延长一次连击，只要能上 4–5 连，这个差值就扳回来了。
亦即，将 T2 成功拆成 T1 + 消一得到 FSC 大连击，攻击效率将会更高。
T1 的砖格需求比 T2 小
T2 砖格需求大，它必须补满 2 行，很容易出现某些 T 完全不消行的情况，T 的利用率往往比 T1 玩法更低。
而且，为了凑满最后一手，T2 可能会诱导空域分割（形成双空，妨碍 FSC）、构成不良形状、产生重复需求、妨碍挖掘连击。
T1 砖格需求小，能把更多的砖格留给消四和 FSC；
砖格需求小，形状调整也就更灵活，T 块使用率更高，能为 FSC 留出合适的打连方案。
T1 直接 +4/5 更少
每当第一消的 T2 改成 T1，B2BFSC 就少送一次 +4/5 垃圾行，对手可直接反打的消四也就更少，其防御难度将会增加。
如果是算力和持久力充足的 AI 对打，它们还能够承受；
如果是人打 B2BFSC 的 AI，人类一方就困难了：一旦不能跟上 T1 + FSC 系垃圾行的算力需求，虚了下来，离死也就不远了。
人类玩家采用 B2BFSC 玩法的要点
- 放宽心态，不要觉得只消 T1 是自己吃亏
- 能用较少的手数自然完成和通路的 T2 不要去病态 T1，该 T2 还是要 T2
- 多使用地表特征形引导的 T2 及其对应的 T1，少使用悬空 T2 等很容易妨碍 FSC 的手法
- 直觉 T2 会有困难的，弄出 T1 的壳子就不要再算了，把算力投入到 FSC 上面
- 相较 T 的单次攻击当量，更重视 T 的利用率，把打爆发的任务交给 FSC
- 降低散消二三的权重，T1 剩余部分瞄准消四和 FSC
- 特别关注 T2 没补满的部分与 FSC 的联系
训练过程
- 创建 64 个 AI 个体，赋予以下规则信息：
- 胜利/失败条件（追加规则：可使用的总方块数为 1000，如果双方都不死，APM 高的一方胜出）
- SRS 方块运动规则
- B2B、T 槽、T-Spin、连击
- 各消行状态的攻击当量
- 根据游戏规则，赋予 AI 相关的落块评分指标：
- 生存指标（中间四列最高砖格所在的行数，方块堆的总砖格数和总边长，死格，空列宽度，挖掘手数，防御当量）
- 攻击指标（B2B、T槽（如果盖上，生存扣分，攻击补分持平），连击，T/I 距离当前方块的手数，暂存区是否为 T/I，消行的种类）
- 有限展开落块计算：
- 优先计算生存指标，套用额外的算法计算攻击指标（评价序列和场地）
- 将场地中的 n 个可以摆放的位置分别求值计算落块评分，取最高分的位置摆放方块
- 把预览块一路展开，每放一块就多展开一层
- n^7 算不完，只挑拣一部分展开，降低算力需求
- 不向这些 AI 提供其他专家指导（不指明侧重 T2 等任意一种攻击），令这 64 个 AI 在 TOJ 环境下随机两两等速对局
- 每个对局节点打 256 局，用 ELO 评分衡量胜负情况，记下第一名的配置，同时也根据人类经验适当修改，清零重打
- 重打时，AI 用仿生学的方法继续动态调整相关配置，寻找自己最优的方法和全局最优的方法，得到新的第一名配置
- 继续重复前两步，利用胜率驱动训练出胜率高的参数配置
- 观察发现，第一名往往是“沙包”（怎么也打不死，但也不太能打死对方），此时适当在攻击指标上添加人为干预，继续对局
- 结果发现，手调过攻击效率参数的 AI 的 ELO 评分先涨到 1750 后跌到 1300，因为它被干预了之后就不会迭代了，在训练过程中逐渐被淘汰
- 最后，总结胜率高的参数配置的做法和特点：
- 消行时，把计算力选往一边倾斜分配（比如生存（FSC）或 B2B）
- 如果方块放下去不知道能否加大攻击，就偏向生存
- 不消行的方块不计算生存，节约算力
- 在合适的时候，放大生存或攻击，负责混合二者
- 单独拎出空列宽度的权重
- 把 T 槽的计算问题转化为纯粹的特征寻找
- T3 次数几乎总是 0
以上特点合在一起执行，得到的就是 B2BFSC 玩法。
这种玩法的计算细节可能存在非常复杂的部分，但有一点是十分明显的：它会大量地故意 T1 节约砖格，争取扩大 FSC。
B2BFSC 与 4T2FSC 的数据比较
二者总体攻防差距不大，但长期的胜负情况和 APP 情况都是 B2BFSC 更胜一筹（比较时间：2020 年 3 月）。
下表数据选自一个最迟文件配置时间为 2020 年 3 月 15 日的 AI 对局：
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ZZZTOJ v0.8_02（4T2FSC）
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ZZZTOJ v0.12_0315（B2BFSC）
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| 胜
|
0
|
1
|
| 方块数
|
931
|
908
|
| PPS
|
2.10
|
2.05
|
| APM
|
116.3
|
119.7
|
| 攻击当量
|
861
|
886
|
| 送出垃圾行
|
597
|
630
|
| 接受垃圾行
|
366
|
341
|
| APL
|
1.26
|
1.33
|
| APP
|
0.924
|
0.975
|
| 最大连击数
|
11
|
12
|
| 全清次数
|
0
|
1
|
| 连击攻击当量
|
241
|
315
|
| B2B 次数
|
56
|
65
|
| T-mini 次数
|
16
|
23
|
| T1 次数
|
12
|
45
|
| T2 次数
|
64
|
34
|
| T3 次数
|
4
|
0
|
| 消一次数
|
209
|
211
|
| 消二次数
|
33
|
53
|
| 消三次数
|
32
|
15
|
| 消四次数
|
36
|
42
|
但这并不意味着 B2BFSC 玩法就绝对更强。
此处的 ZZZTOJ v0.8 采用的是早期（2016 年 5 月 16 日）的专家指导，消三和 T 槽的权重偏高，可能会为了保留 T2 的 T 槽而放弃 6–8 连部分的 FSC。
B2BFSC 的 AI 在发展的过程中逐渐自然形成了一种“不是 T 块就不软降”的游戏风格，有得有失，对局结果大体上很好。
4T2FSC 的 AI 属专家指导型玩法，如果 AI 作者能赋予它更强的专家指导方案，它的胜负情况和 APP 情况依然有机会继续改善。
