首先，這個程式碼不是我寫的，但註解是我加上去的。
第二，目前這個程式碼只是使用了 alpha-beta 剪枝，棋力還弱，有很大的最佳化空間。但是程式碼寫得非常清晰，如果有朋友對人機弈棋方面的課題有興趣又還沒有入門，這份程式碼作為一個例子是很棒的。
第三，目前電腦只能搜尋 3 層，我覺得加上迭代深化和歷史啟發演算法之後，搜尋到 5 層是不成問題的。現代 JavaScript 的效能不錯。
第四，作者在程式碼裡展示了不少技巧，值得學習和借鑒，即使不懂 JavaScript 也很容易看懂程式碼（我也不懂)。
第五，試試這個 AI 的棋力：html">http://shaofei.name/OthelloAI/othello.html
以下是程式碼：
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var AI = {};
new function(){
AI.Pattern= pattern;
// 定義了8 偏移量的座標
// -11 -10 -9
// -1 x 1
// 9 10 11
// 9 -9,-1,1,9,10,11];
function pattern()
{
// 整個棋盤填滿0
); 0;
// 中間的4 個格子，先放上兩黑兩白的棋子
this[54]=this[45]=1;this[55]= 勝外圍子數目（黑減去白），估價時用。
this.divergence=0;
// 當前可走棋方為黑棋
this.color=1;
// 穩定原型
// 0是空白，1 是黑棋，2 是白棋，3 是邊界
// 把8 * 8 的棋盤擴展成10 * 10，是一種技巧
// 可以簡化有效性的判斷 [
// 可以簡化有效性的判斷 [
3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3,
3, 0, 0, 0 , 0, 0, 0, 0, 0, 3,
3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3,
, 0, 3,
3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3,
3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3,
3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 3, 3, 3, 3, 3, 3
]
// 以8 * 8 的棋盤載入狀態
this.load=function(arr for(var y=1;y {
for(var x=1;x {
this[y*10+x]=arr[y-1][x-1];
}
}
}
//判斷能不能pass
// 若能，則目前可走棋方變更
this.pass=function()
{
for(var x= 1;x {
{
// if(this.move(x ,y,this.color))
{
return false;
}
}
}
}
//alert("pass");
// 這是一個技巧，因為this.color 的值域是{1, 2}
// 所以當color是1 時，執行完下一語句後就是2
// 當color為2 時，下下一語句後為1
}
this.clone =function()
{
function pattern(){}
);
}
this.toString=function()
{ icon
{ icon ,"o"]
var r="";
for(var y=1;y {
{ 🎠 [this[y*10+x]]+" ";
//r+=stableDiscs[y*10+x] r+=" ";
}
