用C语言写一个六子棋的搜索策略

六子棋是一种比较复杂的游戏，需要使用一些高级的搜索算法来实现一个有效的搜索策略。以下是一个简单的搜索策略的示例代码，使用了α-β剪枝算法：

#define MAX_DEPTH 5

int evaluate(char board[][6], char player) {
    // 评估函数：根据当前局面，估计当前玩家的胜率
}

int minimax(char board[][6], char player, int depth, int alpha, int beta) {
    if (depth == MAX_DEPTH) {
        return evaluate(board, player);
    }
    int best_score = -INF;
    for (int i = 0; i < 6; i++) {
        for (int j = 0; j < 6; j++) {
            if (board[i][j] == '_') {
                board[i][j] = player;
                int score = -minimax(board, 'O'+'X'-player, depth+1, -beta, -alpha);
                board[i][j] = '_';
                if (score > best_score) {
                    best_score = score;
                }
                if (best_score > alpha) {
                    alpha = best_score;
                }
                if (alpha >= beta) {
                    return best_score;
                }
            }
        }
    }
    return best_score;
}

int find_best_move(char board[][6], char player) {
    int best_move = -1, best_score = -INF;
    for (int i = 0; i < 6; i++) {
        for (int j = 0; j < 6; j++) {
            if (board[i][j] == '_') {
                board[i][j] = player;
                int score = -minimax(board, 'O'+'X'-player, 1, -INF, INF);
                board[i][j] = '_';
                if (score > best_score) {
                    best_score = score;
                    best_move = i*6+j;
                }
            }
        }
    }
    return best_move;
}

在这个示例代码中，我们使用了一个简单的评估函数来估计当前局面对当前玩家的胜率。在`minimax`函数中，我们使用了α-β剪枝算法来减少搜索的时间。在`find_best_move`函数中，我们遍历所有可能的落子位置，并且选择能够最大化当前玩家胜率的落子位置作为最佳落子。