minimax算法和剪枝算法写一个人机对战的五子棋，要详细的代码

Minimax算法是一种常用的博弈树搜索算法，用于确定最佳策略，常用于两人对弈的零和游戏，如国际象棋、围棋等。在五子棋中，这个算法可以帮助计算机玩家预测对手的最佳走法并选择最优应对。

剪枝算法则是在搜索过程中，通过一些启发式规则提前结束不必要的节点计算，减少搜索空间，提高效率。对于五子棋，剪枝通常基于棋盘上已有的信息，比如空位数、眼的位置等。

以下是一个简化的Python示例，使用了Minimax算法和基本的剪枝，假设我们只考虑当前棋盘状态，并没有完整的AI思考过程：

import numpy as np

# 棋盘大小
SIZE = 15

# 计算胜率函数（简化版）
def evaluate(board):
    # ... (实际评价函数，计算黑方和白方的可能得分)
    return score

# Minimax函数
def minimax(board, depth, is_maximizing):
    if is_game_over(board):  # 判断是否游戏结束
        return evaluate(board)

    if depth == 0 or not is_maximizing:  # 深度达到或不是最大深优先搜索
        return evaluate(board)  # 返回评估值

    best_val = float('-inf') if is_maximizing else float('inf')
    for action in legal_moves(board):  # 遍历所有合法动作
        new_board = apply_move(board, action)
        val = minimax(new_board, depth - 1, not is_maximizing)
        best_val = max(best_val, val) if is_maximizing else min(best_val, val)
        # 剪枝：如果当前已经足够大/小，不必继续搜索
        if is_pruned(best_val, depth): break

    return best_val

# 剪枝函数，这里仅简单地基于当前深度判断是否剪枝
def is_pruned(val, depth):
    # 如果已经达到一定深度，或者预计结果差距不大，则剪枝
    return depth <= 3 or abs(evaluate(board) - val) < 0.1

# 其他辅助函数...
def legal_moves(board):
    pass

# 应用某个动作到棋盘
def apply_move(board, action):
    pass

# 判断游戏是否结束
def is_game_over(board):
    pass

# 主循环
while True:
    board = get_current_state()  # 获取当前棋盘状态
    move = choose_next_move(minimax(board, MAX_DEPTH, True))  # 最大化者行动
    make_move(move)  # 执行选择的行动

请注意，这只是一个基础版本，实际的五子棋AI会更复杂，包括Alpha-Beta剪枝、评估函数的改进以及更复杂的搜索策略。此外，还需要处理平局的情况和其他细节。建议参考相关的五子棋AI开源项目来学习如何实现更高级的功能。