逐行解释代码int alpha_beta_next(int depth, int alpha, int beta, int color) { if (depth == 0) { return evaluate(currBotColor); } 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; int score = -alpha_beta_next(depth - 1, -beta, -alpha, -color); gridInfo[x][y] = 0; if (score >= beta) { return score; } if (score > alpha) { alpha = score; } } return alpha; } int alpha_beta_two_steps(int depth, int alpha, int beta, int color) { if (depth == 0) { return evaluate(currBotColor); } vector<pair<int, int>> next_moves = generate_next_moves(); for (auto& next_move : next_moves) { int x1 = next_move.first; int y1 = next_move.second; gridInfo[x1][y1] = color; vector<pair<int, int>> next_moves2 = generate_next_moves(); for (auto& next_move2 : next_moves2) { int x2 = next_move2.first; int y2 = next_move2.second; gridInfo[x2][y2] = color; int score = -alpha_beta_two_steps(depth - 2, -beta, -alpha, -color); gridInfo[x2][y2] = 0; if (score >= beta) { gridInfo[x1][y1] = 0; return score; } if (score > alpha) { alpha = score; } } gridInfo[x1][y1] = 0; } return alpha; }

这段代码是一个基于Alpha-Beta剪枝算法的博弈树搜索算法。函数alpha_beta_next()实现了对当前局面的下一步决策，函数alpha_beta_two_steps()实现了在下一步决策的基础上再进行一步决策。

其中，参数depth表示搜索的深度，alpha和beta分别表示当前局面的估值下限和上限，color表示当前玩家的颜色。在搜索过程中，程序会遍历所有可能的下一步决策，并对于每一个决策进行一次递归搜索，直到达到搜索深度或者游戏结束。在递归搜索的过程中，程序会使用Alpha-Beta剪枝算法进行剪枝，以减少搜索时间。当搜索到达叶子节点时，程序会使用evaluate函数对当前局面进行估值，以确定当前局面的得分。在搜索过程中，程序会不断更新alpha和beta的值，以便进行剪枝。如果当前搜索结果比beta大，则剪枝并返回beta；如果比alpha大，则更新alpha的值。最后，程序会返回alpha作为该决策的估值。