如何用c语言写一个五子棋的算法

五子棋算法的实现，主要分为两个部分，一是决策树的构建，二是搜索算法的实现。

1. 决策树的构建

决策树是五子棋算法的核心，通过构建决策树可以搜索出最优解。决策树的节点表示当前局面，边表示落子的位置，每一层表示轮到哪一方落子。构建决策树的方法有多种，这里介绍一种比较简单的方法：以当前局面为根节点，枚举所有可能的落子位置，生成子节点，然后递归生成子节点的子节点，直到达到搜索深度或者出现胜负。

2. 搜索算法的实现

搜索算法用来搜索决策树，找到最优解。五子棋算法常用的搜索算法有极大极小值算法和Alpha-Beta剪枝算法。

极大极小值算法是一种递归搜索算法，通过递归搜索决策树，不断更新节点的极大值和极小值，找到最终的最优解。该算法的伪代码如下：

function minimax(node, depth, maximizingPlayer)
    if depth = 0 or node is a terminal node
        return the heuristic value of node
    if maximizingPlayer
        bestValue = -∞
        for each child of node
            v = minimax(child, depth - 1, FALSE)
            bestValue = max(bestValue, v)
        return bestValue
    else
        bestValue = +∞
        for each child of node
            v = minimax(child, depth - 1, TRUE)
            bestValue = min(bestValue, v)
        return bestValue

Alpha-Beta剪枝算法是一种优化的极大极小值算法，通过减少搜索的分支数，提高搜索的效率。该算法的伪代码如下：

function alphabeta(node, depth, alpha, beta, maximizingPlayer)
    if depth = 0 or node is a terminal node
        return the heuristic value of node
    if maximizingPlayer
        bestValue = -∞
        for each child of node
            v = alphabeta(child, depth - 1, alpha, beta, FALSE)
            bestValue = max(bestValue, v)
            alpha = max(alpha, bestValue)
            if beta <= alpha
                break
        return bestValue
    else
        bestValue = +∞
        for each child of node
            v = alphabeta(child, depth - 1, alpha, beta, TRUE)
            bestValue = min(bestValue, v)
            beta = min(beta, bestValue)
            if beta <= alpha
                break
        return bestValue

以上是两种常用的搜索算法，同时也可以结合其他优化方法，如迭代加深搜索、置换表等来提高效率。