三子棋c语言代码不输器算法

在编写一个不会输的三子棋（五子棋的一种简化版）的C语言代码时，通常会采用一种启发式搜索算法，如Minimax算法或者Alpha-Beta剪枝。以下是简化的Minimax算法思路：

#include <stdio.h>
#define BOARD_SIZE 3

// 棋盘状态表示（0代表空位，1代表黑子，2代表白子）
typedef enum { EMPTY = 0, BLACK = 1, WHITE = 2 } Stone;

// 胜利判断函数
int isWin(int board[BOARD_SIZE][BOARD_SIZE], int player) {
    // ...这里检查横向、纵向以及两个对角线是否有五个连续同色棋子...
}

// Minimax函数，选择最佳落子位置
int minimax(int board[BOARD_SIZE][BOARD_SIZE], int depth, int alpha, int beta, bool maximizingPlayer) {
    if (isWin(board, maximizingPlayer)) return +1;
    if (isWin(board, !maximizingPlayer)) return -1;

    if (!maximizingPlayer) {
        int maxEval = -2; // 初始化为负极大值
        for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; ++i)
            for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; ++j)
                if (board[i][j] == EMPTY) {
                    board[i][j] = maximizingPlayer; // 尝试在此位置落子
                    int eval = minimax(board, depth + 1, alpha, beta, false);
                    board[i][j] = EMPTY; // 撤销落子
                    maxEval = max(maxEval, eval); // 更新最大评价值
                    alpha = max(alpha, maxEval); // 剪枝
                    if (beta <= alpha) break; // 如果达到剪枝条件，则提前结束递归
                }
        return maxEval;
    } else {
        int minEval = +2; // 初始化为正极小值
        for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; ++i)
            for (int j = 0; j < BOARD_SIZE; ++j)
                if (board[i][j] == EMPTY) {
                    board[i][j] = minimizingPlayer; // 尝试在此位置落子
                    int eval = minimax(board, depth + 1, alpha, beta, true);
                    board[i][j] = EMPTY; // 撤销落子
                    minEval = min(minEval, eval); // 更新最小评价值
                    beta = min(beta, minEval); // 剪枝
                    if (beta <= alpha) break; // 如果达到剪枝条件，则提前结束递归
                }
        return minEval;
    }
}

int main() {
    int board[BOARD_SIZE][BOARD_SIZE];
    // 初始化棋盘... 

    // 使用minimax进行游戏循环
    while (true) {
        int move = minimax(board, 0, INT_MIN, INT_MAX, true);
        // 打印最优落子位置...
        // 更新棋盘并轮到对手回合...
    }

    return 0;
}

这个代码示例简化了过程，实际编写时需要处理边界条件、平局检测等细节。注意，由于这是一个简化的版本，它并非完全不会输，因为它依赖于有限深度的搜索，对于真正的专业水平玩家，可能会找到更优的策略。