五子棋人機博弈

五子棋，人與人之間博弈，我們不用考慮太多，都是玩家自動思考。
但是如果我們要玩一個單機的五子棋，實現人機的對戰，那麼我就得“幫”電腦考慮下走哪步了。
實現的方法大概有三種：

1. 最大權值法
2. 決策樹法
3. 機器學習訓練

這裡我們主要針對第一種方法討論下，大致思路如下：

1. 我們繪製好一個棋盤後，假定大小為 15*15；
2. 下棋之前，對於棋盤中的每個空位，我們每都替電腦人“掂一掂”下在哪裡合算；(估權過程)
3. 對每個空位按照規則都計算完權重，我們找出權重最大的位置，此位置就是npc落子位置

那麼現在的問題就是，這個權重的計算規則是怎樣的呢？
首先，我們思考一下人是怎麼下子的。

1. 當該位置四周為空時，這個位置落子可能就不是那麼有意義；
2. 我們最大可能地去實現將棋子相連，若該位置四周已出現一條連線，則連子數越多，該子越重要
3. 就算一條線有很多子已經相連，如果該線的一端被堵住，那麼該線的重要程度降低，我們稱之為眠連，otherwise，兩端都沒堵住我們稱之為活連。

現在我們來將棋子相連的情況進行下歸類賦權

空子位置我們用 “0” 表示，白子用“2”表示，黑子用“1”表示；
我們主要分為以下幾種情況：

主要被分為了以上幾類，當然可以考慮更多以使你的npc更加“智慧”；

現在考慮演算法

對於每個空位，我們從四個方向進行考察:

• 水平
• 豎直
• 左斜
• 右斜

我們以水平方向為例進行程式碼考察：

    int go[row][column];   //記錄每個點的落子情況
    int weightarr[row][column];  //記錄每個空位的權值 

    for piece in chessboard{
        if(piece為空){
            key1="0";    //記錄空位左邊連子情況
            key2="0";    //記錄空位右邊連子情況
            (i,j)為空位座標
            ux=i;uy=j;   //(ux,uy)記錄左邊連子邊界
            dx=i;dy=j;   //(dx,dy)記錄右邊邊界
            first1=0;
            first2=0;    
            //first1 記錄空位左邊第一個子顏色，first2記錄右邊第一個顏色
            //while的目的在於找到最多的顏色相同的連線
            while(左邊不越界){
                int first=go[i-1][j].color;
                first1=first;
                if(first==0) break;   //如果空位相鄰也為空，退出
                else {      //如果不為空位
                    --ux;
                    if(顏色和first相同) {
                        key1+=go[ux][uy].color;
                    }
                    else {
                        key1+=go[ux][uy].color;
                        break;
                    }
                }   
            }
            while(右邊不越界){
                    ...   //和上面同理
            }
            value1=左邊連線權值；
            value2=右邊連線權值；
            if(左右連線顏色相同） 權值翻倍；
            weightarr[i][j]+=該方向權值；

            //同理，依此計算 左斜，右斜，豎直情況；
        }   
    }
 

要注意的是，因為對於每個大方向，比如說水平方向，我們以該空位做間斷點分了水平左和水平右，當水平左和水平右的顏色相同時，權值注意要加強，因為比如說隔開的2個黑子和1個黑子填上空位可以變成4個黑子；