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，那么我就得“幫”電腦考慮下走哪步了。
實現的方法大概有三種：
最大權值法
決策樹法
機器學習訓練
這里我們主要針對第一種方法討論下，大致思路如下：
我們繪制好一個棋盤后，假定大小為 15*15；
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”下在哪里合算；(估權過程)
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
那么現在的問題就是，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么下子的。
當該位置四周為空時，這個位置落子可能就不是那么有意義；
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
就算一條線有很多子已經相連，如果該線的一端被堵住，那么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：
定義
棋子相連情況
權值
活一連
010、020
40
活二連
0110、0220
400
活三連
01110、02220
3000
活四連
011110、022220
10000
眠一連
012、021
20
眠二連
0112、0221
200
眠三連
01112、02221
500
眠四連
011112、022221
3000
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“智能”；
現在考慮算法
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代碼考察：
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)為空位坐標
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；
大家可以具體自己重新設置權值，添加更多情況。
我們將具體實現代碼放在github中，供大家參考：
/Gray-way/Gobang
