解释一下 int max_score = -INF, min_score = INF; int i, j, k; for (i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { if (board[i][j] == EMPTY) { board[i][j] = player; int s = evaluate(board, opponent); if (s < min_score) { min_score = s; } board[i][j] = EMPTY; if (min_score <= max_score) { return max_score; } } } } return min_score;

这段代码实现了一个极小化搜索（minimax search）算法中的最小化部分，用于计算当前局面下对手最优的得分。

首先，代码中定义了两个变量 `max_score` 和 `min_score`，分别初始化为负无穷和正无穷。这是为了确保初始时可以正确更新值。

然后，使用两个循环遍历整个棋盘，找到棋盘上所有空位，假设玩家下在这个位置上，然后计算对手的得分。为了计算对手的得分，代码调用了 `evaluate` 函数，该函数通过分析当前棋盘上的局面，返回一个分数，用于评估该局面对对手的优劣程度。这个分数越小，则说明对手的局面越好。

接下来，如果得到的分数 `s` 小于 `min_score`，则更新 `min_score` 的值为 `s`。这表示找到了对手的更优解。然后，为了不改变原始棋盘的状态，需要重新将这个位置上的棋子清空。

最后，如果此时满足 `min_score <= max_score`，则说明已经找到了对手的最优解，可以直接返回当前已经计算出来的最大分数 `max_score`。

如果没有找到对手的最优解，则继续遍历棋盘上的空位，重复以上步骤，直到所有空位都被考虑过一遍，返回最小分数 `min_score`。

相关问题

什么意思int max_score = -INF, min_score = INF; int i, j, k; for (i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { if (board[i][j] == EMPTY) { board[i][j] = player; int s = evaluate(board, opponent); if (s < min_score) { min_score = s; } board[i][j] = EMPTY; if (min_score <= max_score) { return max_score; } } } } return min_score;

这段代码实现了对当前棋局状态下，对手的最佳得分的计算。其中，变量max_score和min_score分别初始化为负无穷和正无穷。然后，对于棋盘上的每个空位，将该位置设置为当前玩家的棋子，计算对手在该局面下的得分，并将该位置重置为空。在计算对手得分的过程中，如果得到的得分比min_score小，则更新min_score。在更新min_score之后，如果min_score已经小于等于max_score，则认为当前的得分已经不如之前计算的最优解，可以直接返回max_score。最后，函数返回min_score，即对手在该局面下的最佳得分。

解释一下// 中后期 int max_score = -INF, min_score = INF; int i, j, k; for (i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for (j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { if (board[i][j] == EMPTY) { board[i][j] = player; int s = evaluate(board, opponent); if (s < min_score) { min_score = s; } board[i][j] = EMPTY; if (min_score <= max_score) { return max_score; } } }

//中后期指的是游戏进行到一定程度，双方都已经下了一些棋子的状态。

这段代码是一个博弈树搜索算法中的估值函数，在搜索过程中，每一层都是一个玩家进行下棋的过程。在此过程中，算法会遍历所有当前棋盘上的空位，尝试在该空位上下当前玩家的棋子，并计算出在该情况下对手可能获得的分数。如果对手获得的分数比当前的最小分数（即当前已知的对手可能获得的最高分数）还要小，那么就更新最小分数。每次计算完当前位置时，需要将该位置重新置为空（即回溯），以便于搜索下一步的情况。

在此过程中，如果当前已知的最小分数已经小于等于当前已知的最大分数，那么就可以直接返回最大分数，因为此时对手已经有可能获得到比最大分数更高的分数，而此时已经没有必要继续搜索了。