五子棋AI必胜算法，主要是依靠“贪心算法”和“博弈树搜索算法”两种算法策略的组合，综合运用以实现 AI 的必胜。具体来说，可以分为以下几个步骤：

1. 对于局面的评估：

首先，机器需要对当前的棋局进行评估。评估的方法一般采取静态评估，通过棋子形成的各种棋型或者得分情况来评估并赋值。这种评分是基于一些经验公式，包括连子数、空位数、棋型系数、先手或后手等多种因素来计算，给出目前这个局面的分值。

2. 贪心算法：

AI 用贪心算法找到当前最好的走法。贪心法的核心思想是，每一步棋对胜率的影响都可以被量化，并且与其他走法相比很

首先讲一下这种算法的大概思路：

利用HashMap中key与value的对应关系。我们可以设置一个权值表。

weightMap.put("00", 0);

weightMap.put("0", 0);

//定义活一连

weightMap.put("010", 1);

weightMap.put("0-10", 1);

//定义活二连

weightMap.put("0110", 4);

weightMap.put("0-1-10", 4);

就设置成这样，给不同的情况设置一个value值，即权值，来表示危险程度。

当人下棋时，电脑下棋子在最大的地方阻止人赢。

当电脑下棋时，也选择权值最大的地方让电脑自己赢。

这样就只用每下一颗棋子，判断一遍整个棋盘空的部分的权值。

然后存入数组之中。筛选出权值最大的地方下棋。

2.部分代码

for(int i=0;i<chessExist.length;i++){

for(int j=0;j<chessExist[0].length;j++){

if(chessExist[i][j]==0){

String code="0";

int chess=0;//判断棋子出现次数

//判断是否为空位

//判断纵向向下方向

for(int k=1;k<=j;k++){

//如果向上的棋子是空棋

if(chessExist[i][j-k]==0){

//0的第一次出现,加上自身code=0,那么就有两个0连在一起了

code=chessExist[i][j-k]+code;

break;

}

//出现的是棋子的情况

else{

if(chess==0){

chess=chessExist[i][j-k];

code=chessExist[i][j-k]+code;

}

else if(chess==chessExist[i][j-k]){

code=chessExist[i][j-k]+code;

}else if(chess!=chessExist[i][j-k]){

code=chessExist[i][j-k]+code;

break;

}

}

}

weightchess[i][j]=weightMap.get(code)+weightchess[i][j];

//重置这些参数

code="0";

chess=0;

和判断输赢相同，这只是一个方向上的判断。重置参数后继续判断其他方向，因为代码都差不多，这里就不多写了，需要源码的可以留言交流

棋盘是一个二位数组，然后计算出每一个位置的黑子权重和白子权重，取权重最大的位置就是AI下棋的位置。

因为需求对AI下棋没有过高要求，所以我在此仅做了个简单的实现。

黑子权重：

计算出二维数组每一个未下棋子的点的四个方向（横向/纵向/左斜/右斜）连续（一定要连续）黑子的数量（包括当前点，可以理解为假如在此点下子），所以当前点的权重计算方式为：twoNum * 1 + threeNum * 3 + fourNum * 10 + fiveNum * 100,其中1，3，10，100为我自己设置的各个连续数量分别对应的权重，可以根据自己情况进行更改，由此可计算出各个点的权重。