逐行详细解释下列C语言代码：int alpha_beta(int depth, int alpha, int beta, int color) { if (depth == 0) { return evaluate(currBotColor); // 到达叶节点，返回估值 } int best_score = INT_MIN; vector<pair<int, int> > next_moves = generate_next_moves(); for (auto& next_move : next_moves) { int x = next_move.first; int y = next_move.second; gridInfo[x][y] = color; // 模拟落子 int score = -alpha_beta(depth - 1, -beta, -alpha, -color); // 递归搜索 gridInfo[x][y] = 0; // 撤销落子 if (score > best_score) { best_score = score; if (best_score > alpha) { alpha = best_score; } if (best_score >= beta) { break; // β剪枝 } } } return best_score; }

这段代码是一个alpha-beta剪枝算法的伪代码实现。alpha-beta剪枝算法是一种优化的搜索算法，用于在博弈树中寻找最优解，避免不必要的搜索，提高搜索效率。

函数的参数包括深度depth，alpha，beta，以及当前玩家的颜色color。函数的返回值为搜索到的最优解的分数。

在函数内部，首先判断是否到达叶节点（深度为0），如果是，则返回当前局面的估值。如果不是，则执行以下步骤：

1. 定义一个最好得分为INT_MIN（即负无穷）。
2. 生成下一步的所有可能落子点。
3. 对于每一个可能的落子点，模拟落子，然后递归调用alpha_beta函数，搜索下一步的最优解，并将得分取负（因为对手会选择最劣解），得到一个得分score。
4. 撤销落子。
5. 如果得分score比当前最好得分best_score要好，就更新best_score，并且如果best_score大于alpha，则更新alpha。如果best_score大于等于beta，则进行beta剪枝，退出循环。
6. 返回最好得分best_score。

这个函数是一个递归函数，每次递归深度减1，直到深度为0，然后返回估值。在递归过程中，使用alpha-beta剪枝算法，避免搜索不必要的分支，提高搜索效率。