本文代码基于 python3.6 和 pygame1.9.4。
五子棋比起我之前写的几款游戏来说，难度提高了不少。如果是人与人对战，那么，电脑只需要判断是否赢了就可以。如果是人机对战，那你还得让电脑知道怎么下。
我们先从简单的问题来看。
开端
画棋盘
首先肯定是要画出棋盘来，用 pygame 画出一个 19 × 19 或 15 × 15 的棋盘并不是什么难事，这在之前的文章中已经多次用到，就不赘述了。
画棋子
需要说一下的是画棋子，因为没找到什么合适的棋子图片，所以只要自己来画棋子。
我们用 pygame.draw.circle 画出来的圆形是这样的：
image
锯齿状十分明显，
pygame.draw 中有画抗锯齿直线的函数 aaline，但是并没有 aacircle 这样的函数来画一个抗锯齿的圆。
这里就需要用到 pygame.gfxdraw 啦。pygame.gfxdraw 目前还仅是实验版本，这意味着这个 API 可能会在以后的 pygame 版本中发生变化或消失。
要绘制抗锯齿和填充形状，请首先使用函数的aa *版本，然后使用填充版本。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)
我们用这个方法在棋盘上画一个棋子试试看。
image
可以看到效果已明显改善。
落子
落子需要判断鼠标事件，当鼠标左键点击，获取鼠标点击的位置，然后根据棋盘的位置，计算出棋子落在棋盘的位置。
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]: # 鼠标左键点击
mouse_pos = pygame.mouse.get_pos()
click_point = _get_clickpoint(mouse_pos)
胜利判定
当一子落下，如何判定是否胜利？
可以肯定的是，当某一子落下的时候，如果出现了 5 连，那么落下的这颗子必定在这条 5 连线上。那么这个问题就可以简化了，我们无需全盘扫描，只需要在落子位置上横竖撇捺扫描一下，判断是否出现 5 连即可。
我们定义一个棋盘类，类中实例化一个 19 × 19 的二维数组，初始值皆为 0，表示空，用 1 表示黑子，2 表示白子。这个类对外提供一个落子方法 drop，接收参数落子方和落子坐标，如果落子后胜利，则返回胜利者，否则返回 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)
# 判断是否可落子
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:若该子落下之后即可获胜，则返回获胜方，否则返回 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}获胜')
return chessman
# 判断是否赢了
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
这里我定义了一个偏移量，我们一共要计算横竖撇捺 4 条线，任意一条线出现 5 连就算获胜。计算方法实际上是一样的，只是方向不同，所以定义一个偏移量数组，不同的偏移量表示不同的方向，这样就可以利用循环来实现了，节省了很多代码。
电脑落子
这就是全篇的重头戏了，要怎么教电脑下五子棋。
首先声明，我用的是相对传统的方式，不是深度学习。
五子棋就是要实现 5 连，所以，一开始，我的想法是：将所有连线保存在一个数组中，落子的时候选择最长的连线落子。但这样有个问题解决不掉，如何让电脑识别“三三”呢？
后来网上看到篇文章，使用的方法是：遍历棋盘上的空位，计算每一个位置其横竖撇捺 8 个方向上是否有己方的子，有一个就加 10 分，最后选得分最高的位置落子。
这样不太严谨，写出来的电脑估计水平很菜，但是这个思路却是对的，落子就是要找到最值得的地方，那么我们干脆对每一个可落子的地方来做一个评估，选出最优解。
这里我们需要了解一下五子棋的几种基本棋形：连五，活四，冲四，活三，眠三，活二，眠二。
连五
顾名思义，五颗同色棋子连在一起，赢了。
连五
活四
四颗同色棋子连在一起，并且左右两边都没有对方棋子阻挡，有两个连五点。
活四
冲四
四颗同色棋子连在一起，并且一边有对方棋子阻挡，或者四颗棋子不是连的，当中有个空挡，这时只有一个连五点。
冲四
活三、跳活三
活三：三颗同色棋子连在一起。
活三
跳活三：中间隔了一个空格的活三。
跳活三
眠三
只能够形成冲四的三，无外乎两种情况，一是一边被挡住了，一是当中有 2 个空格。（其实我在代码中仅考虑了第一种情况，即便形成冲四，也不是什么危险局面。）
眠三
活二和眠二
活二，能够形成活三的二；眠二，能够形成眠三的二。这里就不放图了，参考活三眠三。
打分机制
理解了这些棋形，那么按我们之前的思路，就是如何打分了。
- 首先，连五肯定是不存在的，出现连五胜负已分，所以只要棋局还在进行中，就不会出现连五。那么，什么优先级最高？自然就是活四了。
- 其次是对方的“四”，对方活四，你防不防都一样输了，对方冲四，你就必须防守。
- 再次是我方的活三或冲四，活三跟冲四其实是一个级别的，对方必须防守。
- 再次是对方的活三或冲四。
以此类推下去。我们可以总结一点规律：
- 相同的棋形，我方优于对方。
- 冲四跟活三一个级别，眠三跟活二一个级别。
- 如果中间有空格的话，肯定是要比没空格的略微低级一点，但不至于降级。
基本逻辑就是这样，这一块的代码我写得也不好，整个判断写了100多行，就不贴代码了，大家可以直接下源码看。
五子棋执黑是必赢的，代码中，玩家就是执黑先手，电脑执白后手，所以，下的好是完全可以赢电脑的，不过一个小小失误也很可能被电脑翻盘。
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