int alphaBeta(int depth, int alpha, int beta, int& startX, int& startY, int& resultX, int& resultY) { if (depth == MAX_DEPTH || checkWin(startX, startY, currBotColor) || checkWin(startX, startY, -currBotColor)) return evaluate(); int color = depth % 2 == 0 ? currBotColor : -currBotColor; int bestScore = color == currBotColor ? -INF : INF; for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = 0; j < N; j++) { if (gridInfo[i][j] != grid_blank) continue; gridInfo[i][j] = color; int score = 0; if (depth == 0) { startX = i; startY = j; } int tmpX, tmpY; score = alphaBeta(depth + 1, alpha, beta, startX, startY, tmpX, tmpY); gridInfo[i][j] = grid_blank; if (color == currBotColor) { if (score > bestScore) { bestScore = score; if (depth == 0) { resultX = i; resultY = j; } } alpha = max(alpha, bestScore); } else { if (score < bestScore) { bestScore = score; if (depth == 0) { resultX = i; resultY = j; } } beta = min(beta, bestScore); } if (beta <= alpha) break; } } return bestScore; } 用这个代码的话主函数还需要什么，才能得到六子棋当前局决策的两步棋的坐标

这个代码实现了一个alpha-beta剪枝算法，用于搜索六子棋的最优决策。

如果要使用这个算法来得到当前局面的最优决策，你需要在主函数中调用这个算法，并传入当前的棋盘状态和当前玩家的颜色。具体来说，你需要进行如下操作：

1. 定义变量`startX`、`startY`、`resultX`和`resultY`，用于存储当前局面的初始位置以及最优决策的位置。

2. 调用`alphaBeta`函数，传入当前的搜索深度、负无穷大和正无穷大作为`alpha`和`beta`的初值，以及定义好的`startX`、`startY`、`resultX`和`resultY`。

3. 在`alphaBeta`函数返回之后，`resultX`和`resultY`就是当前局面的最优决策的坐标。

需要注意的是，在调用`alphaBeta`函数之前，你需要保证当前棋盘上至少有一个空位，否则算法无法进行。此外，你还需要定义好`checkWin`函数和`evaluate`函数，分别用于判断游戏是否结束和评估当前局面的得分。