五子棋AlphaBeta算法优化与有限状态机改进

五子棋alphabeta算法已经算是经典的博弈树搜索策略了，多棋类游戏的 AI 都在用。通过剪枝减少搜索空间，能显著提升计算效率。这个项目将原本的算法做了一些小改进，是引入了有限状态机（FSM）模型，优化了数棋的部分，让棋局的评估变得更智能。
简而言之，alphabeta 算法通过不断评估每个节点的得分，并利用剪枝减少不必要的分支，大大提高了搜索效率。有限状态机的加入则让程序能更准确地预测对手的走法，进一步增强了智能性。
而且，代码经过精简后，性能得到了提升，内存消耗和计算时间也减少了。除此之外，还有多优化空间，譬如：
1. 结合深度优先与宽度优先搜索，找出最优解；
2. 动态调整搜索深度，根据局势复杂度平衡资源；
3. 优化启发式函数，识别有利局面；
4. 记忆化搜索，加速计算；
5. 利用多线程并行计算；
6. 加入蒙特卡洛树搜索，增强后期决策的精确度。
，五子棋 alphabeta 算法的改进之路还长，这个过程中，你需要深厚的算法功底和对五子棋的策略理解。如果你有兴趣优化 AI，还是蛮值得关注这个项目的。