int alpha_beta(int depth, int alpha, int beta, int color) { if (depth == 0) { return evaluate(currBotColor); // 到达叶节点，返回估值 } int best_score = INT_MIN; 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; // 模拟落子 int score = -alpha_beta(depth - 1, -beta, -alpha, -color); // 递归搜索 gridInfo[x][y] = 0; // 撤销落子 if (score > best_score) { best_score = score; if (best_score > alpha) { alpha = best_score; } if (best_score >= beta) { break; // β剪枝 } } } return best_score; }

这段代码是一个使用alpha-beta剪枝算法进行博弈树搜索的伪代码。

函数的输入参数包括搜索深度depth、当前玩家的最好选择alpha、对手玩家的最好选择beta和当前玩家颜色color。

在函数中，首先判断是否到达叶节点，如果到达叶节点，则返回该节点的估值。否则，生成下一个可能的落子位置，并模拟落子，递归搜索下一层节点，计算对手玩家的得分，并进行alpha-beta剪枝。

在搜索过程中，维护当前最好的得分best_score，并根据得分更新alpha和beta的值，如果得分超出了alpha或beta的范围，则进行剪枝，跳过该节点的搜索。

最后，返回当前最好的得分best_score。