python五子棋的研究背景（人机对战初体验）
python五子棋的研究背景（人机对战初体验）四子棋游戏是在7*6的格子中。轮流从格子最上方落下棋子。棋子会落在该列格子中最下面的空格子里。先将四个棋子连成一条线（水平直线，竖直直线，或倾斜直线）者获胜，游戏结束。3. 效果截图实验利用Python模拟AI和玩家进行四子棋游戏，利用游戏实验Pygame库，为游戏提供界面和操作支持。AI算法借用蒙特卡洛搜索树思想。通过设置AI的难度系数，即AI所能考虑到的未来棋子的可能走向，从而选择出最佳的方案和玩家对抗。难度系数越大，AI搜索范围越广，它所能做出的决定越明智。Pygame的基础操作蒙特卡洛搜索树
继去年3月人机大战引发全球瞩目以来，围棋AI（人工智能）再度引发跨领域的关注：一个叫Master的围棋AI，几天时间，面对中日韩顶尖职业围棋选手，已取得60胜0败的恐怖战绩，展现出的围棋技艺已经到了人类理解不了的程度。这可以视为人工智能在围棋领域的一次“大征服”，而在此之外的意义则是，告诉了我们人工智能在征服一项领域或职业时，究竟速度有多快。理解这一点，对于人类，乃至每一个人，都非常重要。
而本实验就将教你通过Python，实现一个会下四子棋的人工智能，并能调节难度。通过本实验的学习，你将对人机对战有初步的了解。
一、课程介绍
1. 内容简介
实验利用Python模拟AI和玩家进行四子棋游戏，利用游戏实验Pygame库，为游戏提供界面和操作支持。AI算法借用蒙特卡洛搜索树思想。通过设置AI的难度系数，即AI所能考虑到的未来棋子的可能走向，从而选择出最佳的方案和玩家对抗。难度系数越大，AI搜索范围越广，它所能做出的决定越明智。
Pygame的基础操作
蒙特卡洛搜索树
3. 效果截图
四子棋游戏是在7*6的格子中。轮流从格子最上方落下棋子。棋子会落在该列格子中最下面的空格子里。先将四个棋子连成一条线（水平直线，竖直直线，或倾斜直线）者获胜，游戏结束。
一、项目文件结构
二、开发准备
在Code目录下进行创建工程文件Fourinrow，在终端执行命令
cd Code && mkdir Fourinrow
下载本次实验所需的图片资源到Fourinrow文件下
$ cd Fourinrow
$ wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/746/images.zip
$ unzip images.zip
安装依赖包
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install python-pygame
三、游戏流程
四、初始化变量
用到的变量包括，棋盘的宽度，长度（可以修改，设计不同规格的棋盘），难度系数，棋子大小以及一些设计坐标变量的设定。
篇幅有限，本实验的完整教程在这里：https://www.shiyanlou.com/courses/746。边看教程边敲代码，才是最有效的学习方式！
在线开发环境：
项目开发学习，自然少不了动手实践，实验楼给每个学习者都提供了在线的开发环境，可以跟着教程随时动手操作学习~
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