提高黑白棋胜率的C++代码

提高围棋或黑白棋的胜率通常涉及到复杂的算法，如Alpha-Beta剪枝、Minimax搜索或更高级的蒙特卡洛树搜索(MCTS)等。在C++编写此类程序时，你会用到基本的数据结构（如树状表示棋盘状态），以及深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)。

以下是一个非常简化的Minimax算法示例，用于黑白棋游戏：

#include <vector>
struct State {
    // 棋盘的状态表示（假设使用整数数组）
    std::vector<int> board;
    // 当前玩家（0代表黑方，1代表白方）
    int currentPlayer;

    // 计算该状态下得分的函数（这里仅作简化示例）
    int evaluate() { ... }
};

int minimax(State& state, bool isMaximizingPlayer) {
    if (isTerminalState(state)) return state.evaluate();
    int bestScore = isMaximizingPlayer ? INT_MIN : INT_MAX;

    for (int action) { // 遍历所有合法动作
        applyAction(state, action);
        bestScore = isMaximizingPlayer ? std::max(bestScore, minimax(state, false))
                                       : std::min(bestScore, minimax(state, true));
        unapplyAction(state, action); // 回溯
    }
    return bestScore;
}

// 其他辅助函数如applyAction和isTerminalState，具体实现取决于游戏规则

注意这只是一个基础框架，实际应用中会更复杂，可能需要考虑启发式评估函数、搜索深度限制、剪枝等优化技术。如果你想深入了解如何将MCTS应用于黑白棋或其他策略游戏，可以查阅相关的开源库或研究论文。