用c语言写一个五子棋ai函数

好的，下面是一个简单的五子棋AI函数的C语言实现，它采用了极小化极大算法（Minimax Algorithm）和Alpha-Beta剪枝（Alpha-Beta Pruning）来优化搜索效率：

#define BOARD_SIZE 15
#define MAX_DEPTH 4

// 定义棋盘和棋子类型
enum ChessType { EMPTY, BLACK, WHITE };
enum ChessType board[BOARD_SIZE][BOARD_SIZE];

// 定义AI函数
int ai(int depth, int alpha, int beta, enum ChessType player) {
    if (depth == MAX_DEPTH) {
        // 到达最大搜索深度，返回当前局面的评估值
        return evaluate(player);
    }
    int best_score = (player == BLACK) ? -INT_MAX : INT_MAX;
    for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) {
            if (board[i][j] == EMPTY) {
                // 尝试在空位落子并更新棋盘
                board[i][j] = player;
                // 递归搜索下一步
                int score = ai(depth + 1, alpha, beta, (player == BLACK) ? WHITE : BLACK);
                // 恢复棋盘状态
                board[i][j] = EMPTY;
                // 更新最优得分
                if (player == BLACK) {
                    best_score = max(best_score, score);
                    alpha = max(alpha, score);
                } else {
                    best_score = min(best_score, score);
                    beta = min(beta, score);
                }
                // Alpha-Beta剪枝
                if (beta <= alpha) {
                    return best_score;
                }
            }
        }
    }
    return best_score;
}

这个AI函数会返回当前局面下最优的得分，其中参数`depth`表示当前搜索深度，`alpha`和`beta`表示Alpha-Beta剪枝的边界，`player`表示当前下子的玩家（黑或白）。

在AI函数中，我们先判断是否到达了最大搜索深度，如果是则返回当前局面的评估值；否则，我们尝试在所有空位中落子并递归搜索下一步。在搜索下一步后，我们需要恢复棋盘状态并更新最优得分。同时，我们需要进行Alpha-Beta剪枝以提高搜索效率。

最终的实现可能还需要一些辅助函数来完成评估局面等功能，但这个函数应该可以帮助你理解如何用C语言实现一个简单的五子棋AI。