C语言实现六子棋使用α-β剪枝算法的代码并详细解释

以下是使用α-β剪枝算法实现六子棋的C语言代码，附有详细解释。

#include <stdio.h>

#define DEPTH 3 // 设定搜索深度
#define N 6 // 棋盘大小

int board[N][N]; // 棋盘
int player = 1; // 当前玩家
int bestRow, bestCol; // 最佳下棋位置

// 判断当前位置是否可下棋
int canPlace(int row, int col) {
    return board[row][col] == 0;
}

// 判断胜负
int isWin(int row, int col, int player) {
    int i, j, count;

    // 判断行
    count = 0;
    for (j = 0; j < N; j++) {
        if (board[row][j] == player) {
            count++;
            if (count == 6) return 1;
        } else {
            count = 0;
        }
    }

    // 判断列
    count = 0;
    for (i = 0; i < N; i++) {
        if (board[i][col] == player) {
            count++;
            if (count == 6) return 1;
        } else {
            count = 0;
        }
    }

    // 判断右上斜线
    count = 0;
    for (i = row, j = col; i >= 0 && j < N; i--, j++) {
        if (board[i][j] == player) {
            count++;
            if (count == 6) return 1;
        } else {
            count = 0;
        }
    }
    for (i = row + 1, j = col - 1; i < N && j >= 0; i++, j--) {
        if (board[i][j] == player) {
            count++;
            if (count == 6) return 1;
        } else {
            count = 0;
        }
    }

    // 判断右下斜线
    count = 0;
    for (i = row, j = col; i < N && j < N; i++, j++) {
        if (board[i][j] == player) {
            count++;
            if (count == 6) return 1;
        } else {
            count = 0;
        }
    }
    for (i = row - 1, j = col - 1; i >= 0 && j >= 0; i--, j--) {
        if (board[i][j] == player) {
            count++;
            if (count == 6) return 1;
        } else {
            count = 0;
        }
    }

    return 0;
}

// 评估函数，返回当前局面的得分
int eval() {
    int i, j, score;

    // 计算当前局面得分
    score = 0;
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < N; j++) {
            if (board[i][j] == 1) {
                // 玩家1的棋子得分为1
                score++;
            } else if (board[i][j] == 2) {
                // 玩家2的棋子得分为-1
                score--;
            }
        }
    }

    return score;
}

// α-β剪枝算法
int alphaBeta(int depth, int alpha, int beta) {
    int i, j, score;

    // 判断是否到达搜索深度，或者已经分出胜负
    if (depth == 0 || isWin(bestRow, bestCol, player)) {
        return eval();
    }

    // 最大值玩家
    if (player == 1) {
        for (i = 0; i < N; i++) {
            for (j = 0; j < N; j++) {
                if (canPlace(i, j)) {
                    board[i][j] = player; // 下棋
                    player = 2; // 切换到最小值玩家
                    score = alphaBeta(depth - 1, alpha, beta); // 递归搜索
                    board[i][j] = 0; // 撤销下棋
                    player = 1; // 切换回最大值玩家
                    if (score > alpha) {
                        alpha = score;
                        if (depth == DEPTH) {
                            bestRow = i;
                            bestCol = j;
                        }
                    }
                    if (alpha >= beta) {
                        return alpha; // 剪枝
                    }
                }
            }
        }
        return alpha;
    }

    // 最小值玩家
    if (player == 2) {
        for (i = 0; i < N; i++) {
            for (j = 0; j < N; j++) {
                if (canPlace(i, j)) {
                    board[i][j] = player; // 下棋
                    player = 1; // 切换到最大值玩家
                    score = alphaBeta(depth - 1, alpha, beta); // 递归搜索
                    board[i][j] = 0; // 撤销下棋
                    player = 2; // 切换回最小值玩家
                    if (score < beta) {
                        beta = score;
                    }
                    if (alpha >= beta) {
                        return beta; // 剪枝
                    }
                }
            }
        }
        return beta;
    }

    return 0;
}

int main() {
    int i, j, score;

    // 初始化棋盘
    for (i = 0; i < N; i++) {
        for (j = 0; j < N; j++) {
            board[i][j] = 0;
        }
    }

    // 从中央开始下棋
    board[N/2][N/2] = 1;

    // α-β剪枝搜索
    alphaBeta(DEPTH, -1000000, 1000000);

    // 输出最佳下棋位置
    printf("Best move: (%d,%d)\n", bestRow, bestCol);

    return 0;
}

解释：

首先定义了棋盘大小、搜索深度、棋盘、当前玩家以及最佳下棋位置等变量。

然后定义了以下辅助函数：

- `canPlace(row, col)`：判断当前位置是否可下棋。
- `isWin(row, col, player)`：判断当前玩家是否胜利。
- `eval()`：评估当前局面的得分。

最重要的函数是 `alphaBeta(depth, alpha, beta)`，它是使用α-β剪枝算法实现的。该函数使用递归搜索的方式，在搜索树中进行深度优先搜索。对于每个搜索节点，如果已经到达指定深度或已经分出胜负，则直接返回评估函数的得分。否则，对于当前玩家，遍历棋盘上的所有空位置，假设该位置下棋后，切换到另一个玩家，继续递归搜索。如果搜索到的得分比当前α值大，则更新α值，并记录当前位置为最佳下棋位置。如果α值大于等于β值，则进行剪枝，返回α值或β值。

最后，在 `main()` 函数中初始化棋盘，并从中央开始下棋。然后调用 `alphaBeta()` 函数进行搜索，并输出最佳下棋位置。