史上唯一专门的、跨平台、跨语言的扫雷算法工具箱。已发布到：
- crates.io
- pypi.org
- npmjs.com
可在Rust、Python(Windows、Linux)、Javascript(bundler、nodejs)、Typescript(bundler、nodejs)、C(Windows)、C++(Linux)、julia等语言/平台中使用，并提供案例，可快速上手。项目呈比较成熟阶段，相关技术问题可以提供一对一交流解决。欢迎star、pull request、fork、issue（提需求、报bug等）
Algorithms for minesweeper, published on various platforms.
- 目前主要文档见https://docs.rs/ms_toollib。
最新版本号统计：
版本号越大，代表越新、功能越完善、bug越少。
Python >= 3.7, <= 3.12 (Windows: x86, x64; Linux: x86, x86_64, aarch64, armv7, ppc64le, s390x; macOS: x86_64, aarch64), version 1.5.2
javascript/typescript (webpack等bundler), version 1.5.2
javascript/typescript (nodejs), version 1.5.2-alpha
rust crate, version 1.5.2
C(仅windows), version 1.0.0 （没有类，即没有录像解析工具、局面状态机等。调试环境为MSVC。Linux未经测试，但估计可用。没有包管理平台，需要用户用源码自行编译，目前需要安装rust工具链，自行编译得到.lib文件）
C++(仅Linux), version 1.0.0 （采用Cmake构建、没有包管理平台，需要用户用源码自行编译，需要安装rust工具链。）
Julia: 同python
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埋雷：无猜埋雷，包括筛选法埋雷（雷密度极高时无法成功、成功时保证无猜）、调整法埋雷（百分百成功、成功时概率有猜）。
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扫雷状态机：接受用户的鼠标点击为输入，自动计时、推衍局面变化、计算指标数据。
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光学局面识别：输入局面的彩色图片数据，智能识别局面。
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概率计算：输入局面、总雷数，计算各位置是雷的概率。
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录像处理：avf、evf、mvf、rmv等扫雷录像格式的读取；将局面状态机中的数据保存或另存为evf录像。
在编译之前，请确保自己拥有：
- Rust工具链(rustup -V能够打印版本号、cargo -V能够打印版本号)
- Visual Studio Code及对应插件(例如rust-analyzer)
- 会用Powershell或者其它命令行工具的能力
- 安装完全部环境以后，还剩余至少6G的硬盘容量
以下为调试步骤：
- 克隆这个仓库到本地
git clone https://github.com/eee555/ms_toollib.git-
用Visual Studio Code打开base文件夹
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编辑器打开需要执行的测试程序文件，例如tests/test_analyse.rs
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找到您想要执行的测试程序，例如minesweeper_board_works这个函数，用鼠标点击#[test]下方的灰色的Run Test按钮，即可打印执行结果！
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https://github.com/eee555/Metasweeper：元扫雷，win10/11平台的开源专业扫雷。具有全部6种无猜扫雷模式+标准+win7，演示了本仓库的埋雷、局面状态机、光学局面识别、概率计算、录像保存播放等功能。
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https://github.com/eee555/saolei_website：开源扫雷网，前后端均开源的的扫雷纪录排名网站。演示了本仓库在前后端用于录像校验、数据计算功能。
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https://apps.apple.com/cn/app/益智扫雷/id6748243595?uo=4：益智扫雷，App Store上的无猜扫雷软件。使用了本仓库的埋雷算法，有条件可以体验。