五子棋AI 中的局势评估函数，求提示

Question

目前在用python做一个五子棋的AI，当检索深度为4的时候，一步耗时超过4秒。
主要成本在于数棋盘上的线条，看是否组成了活2、活3、活4，等等，主要是在gen函数里面。

因为 inside_make_line 是局势评估和启发函数的前提，所以每走一步都要执行一次，而这个函数每次执行大概是在 8 ms 左右。

现在的做法是：

1. 遍历棋盘上的棋子：
2. 针对每个棋子，判断八个方向的直线。
3. 将直线分组（活三、活四）等。
4. 对于局势评估（evaluate函数），根据活三、活四的数量分别给分；对于启发式搜索（gen函数），优先堵冲四活三，这里类似一个决策树。

想到的办法是，启发式搜索不改，仅仅修改局势评估，并且允许误差：
（新的局势评估函数）

1. 将棋盘进行霍夫变换。
2. 判断霍夫变换后的空间，点的权重情况，根据这个给分。
   这样就会遇到问题：

• 假如用最朴素的变换方法（y = ax + b），处理不了水平线条。
• 假如用极坐标变换，感觉三角函数的计算很可能也很耗时。

所以求提示呢：

1. 假如用霍夫变换，有没有计算量较低，不用极坐标又能兼容垂直线条的思路
2. 假如不用霍夫变换，现在的 inside_make_line 有什么优化思路呢？