用zobrist hashing和博弈树搜索算法实现C语言的围棋人机对弈

围棋是一种复杂的博弈，对于围棋人机对弈，通常采用博弈树搜索算法。而为了加快搜索速度，可以使用Zobrist Hashing技术来优化搜索。

具体实现步骤如下：

1. 定义棋盘状态

我们需要定义一个二维数组来表示棋盘。其中，空点用0表示，黑子用1表示，白子用2表示。

2. 定义Zobrist哈希表

我们需要定义一个Zobrist哈希表，用来存储每个棋盘状态的哈希值。在实现中，我们需要定义一个随机数数组，用来表示每个点的随机哈希值，然后通过异或运算将每个点的哈希值合并成整个棋盘状态的哈希值。

3. 实现博弈树搜索算法

我们需要实现一个博弈树搜索算法，来搜索最优的下棋位置。在实现中，我们可以采用极小极大算法来搜索最优解。具体实现步骤如下：

- 对于当前棋盘状态，首先计算出当前哈希值，并查询Zobrist哈希表，如果已经存在该状态的哈希值，则直接返回对应的估值。
- 如果当前状态不在哈希表中，则遍历所有空点，逐个尝试落子，并递归搜索下一层棋盘状态。
- 在递归搜索下一层时，交换当前玩家，并更新哈希值。
- 在搜索完所有子状态后，根据当前玩家的颜色，返回最大或最小的估值，并将当前状态的哈希值和估值存入Zobrist哈希表中。

4. 实现下棋功能

当我们搜索出最优的下棋位置后，就可以将对应的棋子落在棋盘上，并更新棋盘状态和哈希值。

总结：

通过以上步骤，我们可以实现一个基于Zobrist哈希表和博弈树搜索算法的围棋人机对弈程序。该程序可以在较短时间内搜索出最优解，并且可以通过调整博弈树的深度来控制搜索速度和难度。