C++控制台实现五子棋的Alpha-Beta搜索算法

在C++中实现控制台版五子棋是一个有趣的编程挑战，它涉及了游戏树搜索算法和博弈论的基本概念。首先，我们来看一下如何定义核心数据结构和函数。在给定的代码片段中，主要关注以下几个关键部分： 1. **GameTree类**：这是一个递归的数据结构，用于表示五子棋游戏的状态。它包含私有成员如`Node`类，这是游戏树的基本单元，代表一个游戏状态。 - `Node`类包含了以下属性： - `value`: 节点的估值得分（对于叶节点）或α-β剪枝中的值（对于MAX或MIN节点）。 - `depth`: 节点的深度，根节点深度为0。 - `father`: 当前节点的父节点。 - `children`: 一个集合，存储子节点，每个指针指向一个可能的下一步位置。 - `cntX`和`cntY`: 最后一步落子的位置。 - `board`: 15x15的二维数组，用于存储棋盘状态，其中'0'表示空位，'B'表示黑子，'W'表示白子。 2. **Node构造函数**： - `Node()` 构造器初始化一个基本节点，没有父亲，子节点为空，值为INT32_MIN（最小值），深度为0，棋盘全零。 - `Node(Node* node, uint8_t opeX, uint8_t opeY)` 构造器用于创建子节点，继承父节点的状态并进行扩展，将新落子点标记为黑或白，并递增深度。 3. **is_max_node()函数**：判断当前节点是否为MAX节点，即在博弈中代表先手方的决策节点，返回值为1表示是MAX节点。 4. **evaluate_black(string&s)` 函数**：这是一个静态辅助函数，用于计算给定五子棋局面下黑方的得分。它检查一系列预定义的模式，根据模式数量判断是否形成五子连线，从而计算得分。 通过GameTree类及其成员函数，你可以实现一个基于最小最大搜索（Minimax Algorithm）的五子棋游戏引擎。这个引擎会在控制台上与用户交互，让用户选择落子位置，然后递归地评估游戏树，直至达到终止条件（比如达到最大步数或者棋盘填满）。在搜索过程中，会利用α-β剪枝来优化搜索效率，避免不必要的分支。这是一项典型的搜索和决策制定在游戏AI中的应用，展示了C++面向对象编程的优势。