void alphabeta(int alpha, int beta, int depth, int currBotcolor) { int i, j, p, q, k, d; int value = Min; int m = findxy(); for (k = 0; k < m - 1; k++) { i = point[k].x; j = point[k].y; for (int i1 = -1; i1 <= 1; i1++) { for (int y1 = -1; y1 <= 1; y1++) { if (inMap(point[k].x + i1, point[k].y + y1) && gridInfo[point[k].x + i1][point[k].y + y1] == 0) { p = point[d].x; q = point[d].y; gridInfo[i][j] = currBotcolor; gridInfo[p][q] = currBotcolor; int v = minvalue(Min, Max, 1, i, j, p, q, m); gridInfo[i][j] = 0; gridInfo[p][q] = 0; if (v > value) { startX = i; startY = j; resultX = p; resultY = q; value = v; } } } } for (d = k + 1; d < m; d++) { p = point[d].x; q = point[d].y; gridInfo[i][j] = currBotcolor; gridInfo[p][q] = currBotcolor; int v = minvalue(Min, Max, 1, i, j, p, q, m); gridInfo[i][j] = 0; gridInfo[p][q] = 0; if (v > value) { startX = i; startY = j; resultX = p; resultY = q; value = v; } } } }解释这段代码

这段代码是一个使用阿尔法贝塔剪枝算法实现的博弈搜索函数。函数名为alphabeta，接受一些参数：alpha和beta表示当前玩家可以保证的最佳值和对手可以保证的最差值，depth表示搜索的深度，currBotcolor表示当前玩家的颜色。

代码的主要逻辑是通过两层循环遍历游戏状态空间中的所有可能走法，并计算每个走法的评估值。其中，第一个循环用于选择一个起始点(i, j)，第二个循环用于选择一个结果点(p, q)。在每次循环中，先判断当前选择的点是否在地图内且为空白格子，如果满足条件，则进行下一步操作。

接下来，将当前选择的起始点和结果点标记为当前玩家的颜色，并调用minvalue函数进行递归搜索。minvalue函数是用来获取对手的最佳值，通过不断进行递归搜索，直到达到设定的深度限制或者游戏结束。在搜索过程中，根据当前轮到的玩家以及当前选择的起始点和结果点，更新游戏状态，并调用maxvalue函数来进行下一轮的搜索。递归结束后，将游戏状态恢复到之前的状态。

在每次递归的返回值中，更新value变量为最大的评估值，并记录下对应的起始点和结果点。这样，在整个循环结束后，就可以得到最佳的起始点和结果点，作为当前玩家的最佳走法。

需要注意的是，这段代码只展示了阿尔法贝塔剪枝算法的一部分实现，其中minvalue和maxvalue函数的具体实现没有提供。这两个函数应该是递归调用alphabeta函数来实现对手的最佳值和当前玩家的最佳值的计算。