三子棋人机对弈算法逻辑

三子棋（又称五子棋）的人机对弈算法通常包含以下几个步骤：

1. **搜索算法**：如Minimax算法（最小最大搜索）或Alpha-Beta剪枝，用于生成可能的游戏状态并评估每一步的影响。它会尝试预测对手下一步最有可能落子的地方，并据此选择最优策略。

2. **评估函数**：这是搜索过程的核心部分，评估当前棋局的优劣。函数通常考虑棋盘上已有的连子、潜在连子的可能性以及双方的形势平衡等因素。

3. **启发式规则**：为了提高效率，算法可能会加入一些启发式规则，比如避免在已经被锁定的区域落子，优先攻击对方的活二等。

4. **分支限界**：由于搜索树可能非常庞大，算法会对搜索深度进行限制，只探索最有希望的结果分支，其余分支快速剪枝。

5. **迭代加深**：这是一种优化搜索的方式，通过逐步增加搜索深度直到找到满意的结果，而不是一次性计算所有可能。

6. **蒙特卡洛树搜索**（MCTS）：现代很多高级围棋人工智能采用MCTS，结合了随机性和经验学习，可以更有效地探索游戏空间。