五子棋人机博弈

五子棋，人与人之间博弈，我们不用考虑太多，都是玩家自动思考。
但是如果我们要玩一个单机的五子棋，实现人机的对战，那么我就得“帮”电脑考虑下走哪步了。
实现的方法大概有三种：

最大权值法
决策树法
机器学习训练

这里我们主要针对第一种方法讨论下，大致思路如下：

我们绘制好一个棋盘后，假定大小为 15*15；
下棋之前，对于棋盘中的每个空位，我们每都替电脑人“掂一掂”下在哪里合算；(估权过程)
对每个空位按照规则都计算完权重，我们找出权重最大的位置，此位置就是npc落子位置

那么现在的问题就是，这个权重的计算规则是怎样的呢？
首先，我们思考一下人是怎么下子的。

当该位置四周为空时，这个位置落子可能就不是那么有意义；
我们最大可能地去实现将棋子相连，若该位置四周已出现一条连线，则连子数越多，该子越重要
就算一条线有很多子已经相连，如果该线的一端被堵住，那么该线的重要程度降低，我们称之为眠连，otherwise，两端都没堵住我们称之为活连。

现在我们来将棋子相连的情况进行下归类赋权

空子位置我们用 “0” 表示，白子用“2”表示，黑子用“1”表示；
我们主要分为以下几种情况：

定义	棋子相连情况	权值
活一连	010、020	40
活二连	0110、0220	400
活三连	01110、02220	3000
活四连	011110、022220	10000
眠一连	012、021	20
眠二连	0112、0221	200
眠三连	01112、02221	500
眠四连	011112、022221	3000

主要被分为了以上几类，当然可以考虑更多以使你的npc更加“智能”；

现在考虑算法

对于每个空位，我们从四个方向进行考察:

水平
竖直
左斜
右斜

我们以水平方向为例进行代码考察：

    int go[row][column];   //记录每个点的落子情况int weightarr[row][column];  //记录每个空位的权值 for piece in chessboard{if(piece为空){key1="0";    //记录空位左边连子情况key2="0";    //记录空位右边连子情况(i,j)为空位坐标ux=i;uy=j;   //(ux,uy)记录左边连子边界dx=i;dy=j;   //(dx,dy)记录右边边界first1=0;first2=0;    //first1 记录空位左边第一个子颜色，first2记录右边第一个颜色//while的目的在于找到最多的颜色相同的连线while(左边不越界){int first=go[i-1][j].color;first1=first;if(first==0) break;   //如果空位相邻也为空，退出else {      //如果不为空位--ux;if(颜色和first相同) {key1+=go[ux][uy].color;}else {key1+=go[ux][uy].color;break;}}   }while(右边不越界){...   //和上面同理}value1=左边连线权值；value2=右边连线权值；if(左右连线颜色相同） 权值翻倍；weightarr[i][j]+=该方向权值；//同理，依此计算 左斜，右斜，竖直情况；}   }

要注意的是，因为对于每个大方向，比如说水平方向，我们以该空位做间断点分了水平左和水平右，当水平左和水平右的颜色相同时，权值注意要加强，因为比如说隔开的2个黑子和1个黑子填上空位可以变成4个黑子；

大家可以具体自己重新设置权值，添加更多情况。
我们将具体实现代码放在github中，供大家参考：
https://github.com/Gray-way/Gobang

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