给我写一个五子棋AI算法

编写一个完整的五子棋AI算法通常涉及到搜索树、启发式评估函数以及一些游戏策略。这里提供一个简化的Minimax算法的基本框架：

class GomokuAI:
    def __init__(self, depth=4):
        self.depth = depth

    def get_move(self, board, player):
        possible_moves = [x for x in board.available_moves()]
        if len(possible_moves) == 0:
            return None  # 判断平局或对手获胜

        best_score = float('-inf') if player else float('inf')
        best_move = None
        for move in possible_moves:
            # 模拟下棋并应用 minimax 或 alpha-beta pruning
            next_board = board.apply_move(move, player)
            score = self.minimax(next_board, -float('inf'), float('inf'), player ^ 1)

            # 更新最佳移动
            if score > best_score:
                best_score = score
                best_move = move

        return best_move

    def minimax(self, board, alpha, beta, is_maximizing_player):
        if self.is_terminal(board):  # 判断是否达到结束状态
            return evaluate_board(board)

        if is_maximizing_player:
            max_score = float('-inf')
            for move in board.available_moves():
                temp_board = board.apply_move(move, is_maximizing_player)
                max_score = max(max_score, self.minimax(temp_board, alpha, beta, False))
                alpha = max(alpha, max_score)  #剪枝
                if beta <= alpha:
                    break  # alpha-beta剪枝条件满足
            return max_score
        else:
            min_score = float('inf')
            for move in board.available_moves():
                temp_board = board.apply_move(move, is_maximizing_player)
                min_score = min(min_score, self.minimax(temp_board, alpha, beta, True))
                beta = min(beta, min_score)  #剪枝
                if beta <= alpha:
                    break  # alpha-beta剪枝条件满足
            return min_score

def evaluate_board(board):
    # 这里可以添加启发式评价函数，比如计算连子数、攻击点等
    pass

# 使用示例
ai = GomokuAI()
best_move = ai.get_move(your_board_instance, current_player)

这个算法是一个基本的 Minimax 算法，用于寻找最佳的下一步行动。实际应用中，你可能需要加上更复杂的搜索增强技术，如Alpha-Beta剪枝、蒙特卡洛树搜索（MCTS）等，以及自适应的启发式评估函数，以便提高AI的表现。