上次的课程做了一个井字小游戏，今天再进一步做一个黑白棋小游戏。在8×8 格子上玩家与计算机轮流下子，用O，X来替代黑子与白子，游戏玩法为黑子玩家与白子玩家轮流下自己颜色的棋子，在新下的棋子与同颜色的另一个棋子之间，如果有任何对手的棋子，都将其反转，游戏的目标是让玩家自己的棋子尽可能的多。最后留下的棋子数最多者为赢家。
范例代码可由下面连结取得。
https://github.com/Ashing00/Othello/tree/master
程序执行画面如下图所示:
重要的程序片段如下：
判断一次落子是否有效：
defisValidMove(self,board, tile, xstart, ystart):
为了成为一个有效的移动，在该方向上的移动第一步必须满足以下条件，(1)位置必须在游戏棋盘上，(2)必须至少能够翻转对手一个棋子，否则若没有任何可供翻转的棋子，该落子点就不是有效的落子位置，于是下面程序就是用来判断落子位置是否为有效位置，如果是有效位置还会记录需翻转的棋子位置到tilesToFlip[] 串行清单。
棋盘数据为一二维的串行结构board[x][y] ，x与y分别代表0~7.
第192行为一循环，目的是会从落子点沿着,上、下、左、右、右斜上、右斜下、左斜上、左斜下、八个方向寻找及判断是否有对手的棋子，8 次循环的执行，每一次便是寻找同一方向上是否有对手的棋子，如果有则记录每一个经过的x,y坐标，直到碰到同颜色的棋子为止，最后会存入tilesToFlip[] 串行清单，若最后tilesToFlip[] 串行没有纪录任何x,y坐标资料,则返回False，表示该次落子非有效落子点。
计算棋盘得分：
def getScoreOfBoard(self,board):
以下程序则是计算每下一子，玩家与计算机A.I的得分，也就是棋子数，该函数简单，其作用可以用来判断最后谁输谁赢，以及另一个重要的作用则是作为计算机A.I下子的判断依据。
计算机A.I的下子：
def getComputerMove(self,board,computerTile):
计算机AI落子的判断如下，其实并不复杂，首先在271行从 self.getValidMoves(board, computerTile)函数得到可落子的的位置列表，并将所有可下的位置随机洗牌，接下来两点策略判断决定了计算机的落子(1)如果可落子清单里，有可下在最角落的四个点，那么就下在那个位置。
不然的话，(2)计算该落子是否可获得较高的得分，这时便会使用到上述getScoreOfBoard()函数来仿真得分，如果该落子点可得分最高，便落在该点。
以上就是简单的解释黑百棋小游戏程序运作的方式。
其实井字棋和黑白棋这两个小游戏可以当作为简单的AI人工智能入门，有兴趣的同学可以继续深入研究，做出自己的电脑对战棋类游戏。