开源围棋A.I. FoolGo

　　这几天把围棋A.I.最后的部分写好了，9路小棋盘上看上去运行得还不错，更名为FoolGo。先讲一下UCT博弈树的实现。

　　鉴于FoolGo的MC模拟速度和棋盘对象的大小，如果直接用树结构实现，用不了几分钟，我的MBP的4G内存就会被棋盘挤爆。所以要通过置换表实现博弈树。

　　哈希算法当然是zobrist哈希。如果哈希值的类型是uint32_t的话，不同棋局哈希冲突的概率就是1 / ~(uint32_t)0——可以认为不同的哈希值意味着不同的棋局。不用自己写哈希表，C++11新增有标准容器unordered_map，很含蓄的名字，就是哈希表。

　　zobrist哈希值可以增量计算，不过实现起来有些麻烦，暂不实现，因为FoolGo目前的性能瓶颈还是在落子动作上。

　　UCT搜索过程中多处要取到子节点的哈希值，如果为此落子很昂贵，因此置换表项须要携带子节点的哈希值，然后通过ChildKey函数取得哈希值：

template <BoardLen BOARD_LEN>
HashKey Engine<BOARD_LEN>::ChildKey(const BoardInGm<BOARD_LEN> &parent,
                                    PointIndex indx) const
{
    HashKey prnt_key = parent.HashKey();
    HashKey chldrn_key = table_[prnt_key].children_key_[indx];
    if (chldrn_key == NONE) {
        BoardInGm<BOARD_LEN> b;
        b.Copy(parent);
        PlayerColor color = OppstColor(b.LastPlayer());
        b.PlayMove(Move(color, indx));
        HashKey key = b.HashKey();
        table_[prnt_key].children_key_[indx] = key;
        return key;
    } else {
        return chldrn_key;
    }
}