根据代码完善主函数实现六子棋下棋// αβ剪枝函数 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; } int main() { int x0, y0, x1, y1; // 分析自己收到的输入和自己过往的输出，并恢复棋盘状态 int turnID; cin >> turnID; currBotColor = grid_white; // 先假设自己是白方 for (int i = 0; i < turnID; i++) { // 根据这些输入输出逐渐恢复状态到当前回合 cin >> x0 >> y0 >> x1 >> y1; if (x0 == -1) currBotColor = grid_black; // 第一回合收到坐标是-1, -1，说明我是黑方 if (x0 >= 0) ProcStep(x0, y0, x1, y1, -currBotColor, false); // 模拟对方落子 if (i < turnID - 1) { cin >> x0 >> y0 >> x1 >> y1; if (x0 >= 0) ProcStep(x0, y0, x1, y1, currBotColor, false); // 模拟己方落子 } } /**********************************************************************************/ /在下面填充你的代码，决策结果（本方将落子的位置）存入X1、Y1、X2、Y2中/ int X1, Y1, X2, Y2; bool selfFirstBlack = (turnID == 1 && currBotColor == grid_black);//本方是黑方先手 if(selfFirstBlack){ X1=8; Y1=8; X2=-1; Y2=-1; } else{ } // 决策结束，向平台输出决策结果 cout << X1 << ' ' << Y1 << ' ' << X2 << ' ' << Y2 << endl; return 0; }

好的，根据你的要求，我来完善一下主函数，实现六子棋下棋。

首先，我们需要实现 evaluate 函数和 generate_next_moves 函数。这里我假设你已经实现了这两个函数。

然后，我们可以在主函数中调用 alpha_beta 函数来进行决策。具体步骤如下：

1. 定义搜索深度 depth，初始值为 4。

2. 定义 alpha 和 beta，初始值为负无穷和正无穷。

3. 调用 generate_next_moves 函数生成所有可能的落子位置。

4. 遍历所有落子位置，模拟落子、递归搜索、撤销落子，并使用 alpha-beta 剪枝来提高搜索效率。

5. 根据搜索结果更新最佳落子位置和最优估值。

6. 将最佳落子位置输出到控制台中。

具体代码如下：

int main() {
int x0, y0, x1, y1;
int turnID;
cin >> turnID;
currBotColor = grid_white;
for (int i = 0; i < turnID; i++) {
cin >> x0 >> y0 >> x1 >> y1;
if (x0 == -1)
currBotColor = grid_black;
if (x0 >= 0)
ProcStep(x0, y0, x1, y1, -currBotColor, false);
if (i < turnID - 1) {
cin >> x0 >> y0 >> x1 >> y1;
if (x0 >= 0)
ProcStep(x0, y0, x1, y1, currBotColor, false);
}
}

int depth = 4;
int alpha = INT_MIN;
int beta = INT_MAX;
int best_score = INT_MIN;
int X1 = -1, Y1 = -1, X2 = -1, Y2 = -1;

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] = currBotColor;
int score = -alpha_beta(depth - 1, -beta, -alpha, -currBotColor);
gridInfo[x][y] = 0;
if (score > best_score) {
best_score = score;
X1 = x;
Y1 = y;
}
if (best_score > alpha) {
alpha = best_score;
}
}

cout << X1 << ' ' << Y1 << ' ' << X2 << ' ' << Y2 << endl;
return 0;
}

注意，这里我们只考虑了一步落子的情况，如果要考虑更多步落子的情况，需要在 alpha_beta 函数中增加参数来记录当前步数，并在判断叶节点时判断是否到达指定步数。

另外，为了避免出现悔棋的情况，我们在模拟落子时设置了第四个参数为 false。如果你需要实现悔棋功能，需要将该参数设置为 true。