利用上一篇的框架，再写了个翻转棋的程序，为了调试minimax算法，花了两天的时间。
几点改进说明：
拆分成四个文件：board.py，player.py，ai.py，othello.py。使得整个结构更清晰，更通用，更易于维护。
AI 的水平跟 minimax 的递归深度，以及评价函数有关。基于此，我把 minimax 和评价函数都放到 AI 类里面
AIPlayer 使用了多重继承。继承了 Player 与 AI 两个类
Game 类中把原run函数里的生成两个玩家的部分提出
跳棋-人工智能
Java中的Checkers应用程序。 玩家可以是机器人，也可以是人类
管-AI-1
Minimax算法和Alpha Beta修剪
Tugas Besar I pada kuliah IF3170 bertujuan琼脂peserta kuliah mendapatkan wawasan bagaimana Algoritme Minimax dan Alpha Beta Pruning diimplementasikan pada suatu bentuk permainan
