如何在Python中使用回溯法实现五子棋算法并设计关键的悔棋功能核心代码？

在Python中，我们可以使用回溯法来实现五子棋游戏，并通过递归的方式来尝试所有可能的落子位置，直到找到胜利者或者达成平局。这里是一个简化版的五子棋回溯算法的核心代码示例，包括基本的游戏规则和悔棋功能：

import numpy as np

# 初始化棋盘，0表示空位，1代表黑子，2代表白子
def init_board(size=15):
    return np.zeros((size, size), dtype=int)

# 检查当前位置是否合法
def is_valid_move(board, row, col):
    # ... (编写你的检查逻辑)
    return True if board[row][col] == 0 else False

# 落子函数，悔棋时需要记住当前状态
def place_stone(board, row, col, player):
    board[row][col] = player
    # ... (添加其他操作如更新视图等)

# 回溯函数，寻找胜利条件或达到平局
def backtracking(board, current_player, prev_state=None):
    # ... (编写你的搜索策略，比如深度优先搜索)

# 悔棋函数，恢复到上一步的状态
def undo_last_move(board, prev_state):
    board[prev_state['row'], prev_state['col']] = 0
    # ... (可能还需要更新其他状态记录)

# 主循环
while not game_over(board):  # 游戏结束判断
    row, col = get_user_input()  # 获取用户输入
    if is_valid_move(board, row, col):
        place_stone(board, row, col, current_player)
        prev_state = {'row': row, 'col': col}  # 记录下一步状态以便悔棋
        backtracking(board, -current_player)  # 调用回溯
    else:
        print("Invalid move.")

    # 检查悔棋需求
    if ask_for_undo():  # 如果用户要求悔棋
        undo_last_move(board, prev_state)

在这个核心代码框架中，你需要补充具体的`is_valid_move()`、`get_user_input()`、`game_over()`以及用户交互的部分。回溯部分通常会涉及到搜索树的构建和剪枝，以避免不必要的计算。