本文代碼基於 python3.6 和 pygame1.9.4。
五子棋比起我之前寫的幾款遊戲來說，難度提高了不少。如果是人與人對戰，那麼，電腦只需要判斷是否贏了就可以。如果是人機對戰，那你還得讓電腦知道怎麼下。
我們先從簡單的問題來看。
開端
畫棋盤
首先肯定是要畫出棋盤來，用 pygame 畫出一個 19 × 19 或 15 × 15 的棋盤並不是什麼難事，這在之前的文章中已經多次用到，就不贅述了。
畫棋子
需要說一下的是畫棋子，因為沒找到什麼合適的棋子圖片，所以只要自己來畫棋子。
我們用 pygame.draw.circle 畫出來的圓形是這樣的：
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image.gif
鋸齒狀十分明顯，pygame.draw 中有畫抗鋸齒直線的函數 aaline，但是並沒有 aacircle 這樣的函數來畫一個抗鋸齒的圓。這裡就需要用到 pygame.gfxdraw 啦。pygame.gfxdraw 目前還僅是實驗版本，這意味著這個 API 可能會在以後的 pygame 版本中發生變化或消失。
要繪製抗鋸齒和填充形狀，請首先使用函數的aa *版本，然後使用填充版本。例如：
col = (255, 0, 0)
surf.fill((255, 255, 255))
pygame.gfxdraw.aacircle(surf, x, y, 30, col)
pygame.gfxdraw.filled_circle(surf, x, y, 30, col)
image.gif
我們用這個方法在棋盤上畫一個棋子試試看。
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image.gif
可以看到效果已明顯改善。
落子
落子需要判斷鼠標事件，當鼠標左鍵點擊，獲取鼠標點擊的位置，然後根據棋盤的位置，計算出棋子落在棋盤的位置。
while True:
for event in pygame.event.get():
if event.type == QUIT:
sys.exit()
elif event.type == MOUSEBUTTONDOWN:
pressed_array = pygame.mouse.get_pressed()
if pressed_array[0]: # 鼠標左鍵點擊
mouse_pos = pygame.mouse.get_pos()
click_point = _get_clickpoint(mouse_pos)
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勝利判定
當一子落下，如何判定是否勝利？
可以肯定的是，當某一子落下的時候，如果出現了 5 連，那麼落下的這顆子必定在這條 5 連線上。那麼這個問題就可以簡化了，我們無需全盤掃描，只需要在落子位置上橫豎撇捺掃描一下，判斷是否出現 5 連即可。
我們定義一個棋盤類，類中實例化一個 19 × 19 的二維數組，初始值皆為 0，表示空，用 1 表示黑子，2 表示白子。這個類對外提供一個落子方法 drop，接收參數落子方和落子座標，如果落子後勝利，則返回勝利者，否則返回 None。
Chessman = namedtuple('Chessman', 'Name Value Color')
Point = namedtuple('Point', 'X Y')
BLACK_CHESSMAN = Chessman('黑子', 1, (45, 45, 45))
WHITE_CHESSMAN = Chessman('白子', 2, (219, 219, 219))
offset = [(1, 0), (0, 1), (1, 1), (1, -1)]
class Checkerboard:
def __init__(self, line_points):
self._line_points = line_points
self._checkerboard = [[0] * line_points for _ in range(line_points)]
def _get_checkerboard(self):
return self._checkerboard
checkerboard = property(_get_checkerboard)
# 判斷是否可落子
def can_drop(self, point):
return self._checkerboard[point.Y][point.X] == 0
def drop(self, chessman, point):
"""
落子
:param chessman: 黑子/白子
:param point:落子位置
:return:若該子落下之後即可獲勝，則返回獲勝方，否則返回 None
"""
print(f'{chessman.Name} ({point.X}, {point.Y})')
self._checkerboard[point.Y][point.X] = chessman.Value
if self._win(point):
print(f'{chessman.Name}獲勝')
return chessman
# 判斷是否贏了
def _win(self, point):
cur_value = self._checkerboard[point.Y][point.X]
for os in offset:
if self._get_count_on_direction(point, cur_value, os[0], os[1]):
return True
def _get_count_on_direction(self, point, value, x_offset, y_offset):
count = 1
for step in range(1, 5):
x = point.X + step * x_offset
y = point.Y + step * y_offset
if 0 <= x < self._line_points and 0 <= y < self._line_points and self._checkerboard[y][x] == value:
count += 1
else:
break
for step in range(1, 5):
x = point.X - step * x_offset
y = point.Y - step * y_offset
if 0 <= x < self._line_points and 0 <= y < self._line_points and self._checkerboard[y][x] == value:
count += 1
else:
break
return count >= 5
image.gif
這裡我定義了一個偏移量，我們一共要計算橫豎撇捺 4 條線，任意一條線出現 5 連就算獲勝。計算方法實際上是一樣的，只是方向不同，所以定義一個偏移量數組，不同的偏移量表示不同的方向，這樣就可以利用循環來實現了，節省了很多代碼。
電腦落子
這就是全篇的重頭戲了，要怎麼教電腦下五子棋。
首先聲明，我用的是相對傳統的方式，不是深度學習。
五子棋就是要實現 5 連，所以，一開始，我的想法是：將所有連線保存在一個數組中，落子的時候選擇最長的連線落子。但這樣有個問題解決不掉，如何讓電腦識別“三三”呢？
後來網上看到篇文章，使用的方法是：遍歷棋盤上的空位，計算每一個位置其橫豎撇捺 8 個方向上是否有己方的子，有一個就加 10 分，最後選得分最高的位置落子。
這樣不太嚴謹，寫出來的電腦估計水平很菜，但是這個思路卻是對的，落子就是要找到最值得的地方，那麼我們乾脆對每一個可落子的地方來做一個評估，選出最優解。
這裡我們需要了解一下五子棋的幾種基本棋形：連五，活四，衝四，活三，眠三，活二，眠二。
連五
顧名思義，五顆同色棋子連在一起，贏了。
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活四
四顆同色棋子連在一起，並且左右兩邊都沒有對方棋子阻擋，有兩個連五點。
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衝四
四顆同色棋子連在一起，並且一邊有對方棋子阻擋，或者四顆棋子不是連的，當中有個空擋，這時只有一個連五點。
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活三、跳活三
活三：三顆同色棋子連在一起。
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跳活三：中間隔了一個空格的活三。
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眠三
只能夠形成衝四的三，無外乎兩種情況，一是一邊被擋住了，一是當中有 2 個空格。（其實我在代碼中僅考慮了第一種情況，即便形成衝四，也不是什麼危險局面。）
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活二和眠二
活二，能夠形成活三的二；眠二，能夠形成眠三的二。這裡就不放圖了，參考活三眠三。
打分機制
理解了這些棋形，那麼按我們之前的思路，就是如何打分了。
- 首先，連五肯定是不存在的，出現連五勝負已分，所以只要棋局還在進行中，就不會出現連五。那麼，什麼優先級最高？自然就是活四了。
- 其次是對方的“四”，對方活四，你防不防都一樣輸了，對方衝四，你就必須防守。
- 再次是我方的活三或衝四，活三跟衝四其實是一個級別的，對方必須防守。
- 再次是對方的活三或衝四。
以此類推下去。我們可以總結一點規律：
- 相同的棋形，我方優於對方。
- 衝四跟活三一個級別，眠三跟活二一個級別。
- 如果中間有空格的話，肯定是要比沒空格的略微低級一點，但不至於降級。
基本邏輯就是這樣，這一塊的代碼我寫得也不好，整個判斷寫了100多行，就不貼代碼了，大家可以直接下源碼看。
五子棋執黑是必贏的，代碼中，玩家就是執黑先手，電腦執白後手，所以，下的好是完全可以贏電腦的，不過一個小小失誤也很可能被電腦翻盤。
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