啟發式 1：位置策略

標準的 Minimax AI 僅在連成 5 子時才知道自己獲勝。在那最後一刻之前，棋盤上的每一個位置看起來都「相等」（得分 0），導致它在遊戲初期隨機移動。

概念

• 並非所有空位都相等。 放在角落的棋子很弱；它擴展的方向較少。
• 放在 中央 的棋子很強大。它同時控制水平、垂直和對角線。
• 目標： 鼓勵 AI 在看到獲勝線之前就控制中央。

實作：「熱感圖」

我們不即時計算「中心性」的幾何（這很慢），而是預先定義一個 查找表。

這是一個與棋盤大小相符的二維矩陣。較高的數字表示更具戰略價值的棋位。當 evaluate_board 執行時，我們僅查找 AI 已放置的每一個棋子的值。