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startX、startY、resultX、resultY中*****/ //下面仅为随机策略的示例代码，且效率低，可删除 int startX1, startY1, resultX1, resultY1; int startX2, startY2, resultX2, resultY2; int startX, startY, resultX, resultY; bool selfFirstBlack = (turnID == 1 && currBotColor == grid_black);//本方是黑方先手 if(selfFirstBlack){ startX=8; startY=8; resultX=-1; resultY=-1; } else{int depth = 4; // 设置搜索深度 int color = currBotColor; int alpha = INT_MIN; int beta = INT_MAX; int best_score = INT_MIN; vector<pair<int, int> > next_moves1 = generate_next_moves(); for (auto& next_move : next_moves1) { 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; startX1 = x; startY1 = y; } if (best_score > alpha) { alpha = best_score; } } resultX1 = startX1 + rand() % 3 - 1; // 在最优解附近随机生成落子位置 resultY1 = startY1 + rand() % 3 - 1;逐行解释

这段代码实现了一个简单的博弈树搜索算法，用于决定下一步棋的落子位置。

首先通过读取输入输出，恢复当前棋盘状态到当前回合。然后根据当前回合数和当前机器人颜色确定先手后手，并初始化搜索深度、颜色、α和β等参数。接着使用generate_next_moves函数生成所有可能的落子位置，对于每个落子位置，模拟落子并递归搜索下一层博弈树，计算当前分数。使用alpha-beta剪枝算法剪枝，获取最优解。最后在最优解附近随机生成落子位置，得出最终的决策结果。

需要注意的是，这段代码只是一个示例，效率较低，可以根据实际情况进行优化。