黑白棋ai算法代码（c语言）

黑白棋AI算法通常使用搜索树、评估函数和启发式策略来实现。在C语言中，一个简单的AI可以包含以下几个关键部分：

1. **搜索算法**：常见的有Minimax（最小最大算法）、Alpha-Beta剪枝或更先进的Monte Carlo Tree Search (MCTS)。这些算法用于生成所有可能的走法，并评估每一步对当前玩家的潜在影响。

2. **评估函数**：根据棋盘状态计算得分，可以考虑棋子数量、包围敌方棋子的数量、棋盘的控制区域等因素。

3. **启发式**：例如"活三"、"死四"规则，以及考虑眼位和潜在连通性的因素，这有助于AI更快地找到好棋步。

4. **搜索深度**：有限的搜索深度限制可以防止无限递归，同时平衡计算时间和性能。

5. **随机元素**：在某些算法中，为了增加AI的多样性，可能会引入随机性，比如MCTS中的模拟走棋。

以下是一个简化的黑白棋AI算法的C语言代码框架示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct Node {
    int player; // 当前玩家
    int score; // 评估分数
    struct Node *children; // 子节点
} Node;

Node* minimax(Node* node, int depth, int alpha, int beta) {
    // ...
}

void search(Node* root, int depth) {
    if (depth == 0 || isGameOver()) {
        calculateScore(root);
    } else {
        Node* bestMove = minimax(root, depth, INT_MIN, INT_MAX);
        // ...
    }
}

int main() {
    Board board;
    Node* startNode = createStartNode(board);

    // 开始搜索
    search(startNode, MAX_DEPTH);
    
    // 选择最佳步法并执行
    applyBestMove(board);

    return 0;
}