五子棋C++MiniMax和Alpha-Gamma剪枝怎么写，写个例子

五子棋游戏中的Minimax算法是一种博弈树搜索策略，它通过模拟所有可能的对手走法来预测最佳行动。而Alpha-Gamma剪枝则是为了减少搜索空间，避免不必要的计算。

下面是一个简单的五子棋Minimax函数的例子，假设棋盘大小固定为15x15：

#include <vector>
using namespace std;

// 棋盘状态表示，0为空，1黑，2白
struct Board {
    vector<vector<int>> state;
};

// MiniMax函数，alpha-beta剪枝简化版
int minimax(Board& board, int depth, bool isMaximizing) {
    if (checkWin(board)) return isMaximizing ? 1 : -1; // 获胜返回得分
    if (depth == 0 || isBoardFull(board)) return evaluate(board); // 局限条件直接评估

    int alpha = isMaximizing ? INT_MIN : INT_MAX, bestMove;
    for (int i = 0; i < board.state.size(); ++i) {
        for (int j = 0; j < board.state[i].size(); ++j) { // 检查每一步
            if (board.state[i][j] == 0) {
                board.state[i][j] = isMaximizing ? 1 : 2; // 执行走子
                bestMove = minimax(board, depth - 1, !isMaximizing);
                board.state[i][j] = 0; // 回溯恢复
                alpha = max(alpha, bestMove);
                if (isMaximizing && bestMove >= alpha +剪枝阈值) break; // 当前分支已无优化可能
                if (!isMaximizing && bestMove <= beta - 剪枝阈值) break; // 当前分支已无损失可能
            }
        }
    }
    return alpha;
}

其中，`checkWin`用于检查是否获胜，`evaluate`用于评估当前局面的得分，`isBoardFull`判断棋盘是否满，`剪枝阈值`可以根据实际情况调整。