✅ Part 1：理解 count_positions(moves, depth) 的含义与思路
🧠 它在解决什么问题？
你要模拟一个棋局从当前状态出发，向下推演 depth 步，统计一共可以有多少种不同的棋局发展可能。
换句话说，从当前的
moves 走法开始，每一步都展开出所有可能的下一步，然后继续对每一个可能，再展开，直到总共走了 depth 步。最后统计一共走出了多少条合法的“走法路径”。🌳 举个例子理解
假设你是从初始局面出发（
moves=[]），也就是还没有开始走棋：- 第 1 步，你可以选择 20 种不同的第一步（比如 e4、d4、Nf3 等），那么深度为 1 时的结果就是 20。
- 每一个第一步之后，对手可以有多个回应（比如你走 e4，对手可以走 e5、c5、d6...），每种回应又可以带来新局面。
- 所以你如果要看 depth=2，就要考虑：20 种第一步 × 每种第一步后所有可能的回应 —— 结果总共是 400 种局面。
这样随着 depth 增加，可能的局面数呈指数级增长。
🔁 这是一种“树形递归”的计算过程
想象一个“棋局发展树”：
- 每个节点是一个棋局状态（由
moves代表）
- 每条边是一次合法走法
- 每个节点都可以继续展开新的合法走法形成子节点
你做的，就是从根节点（初始走法）出发，向下生长这棵树，直到深度等于
depth 为止，统计所有叶子节点的数量。🧩 最底层的判断逻辑
- 如果 depth == 0，意思是“我已经达到了目标深度”，那么当前路径就是一个完整的合法局面，记作 1 个。
- 否则，你就要找出当前
moves所能产生的所有合法的“下一步走法组合”，然后对每一个组合再递归计算它在剩下深度中的所有可能路径。
- 最终你把所有这些子路径的数量加起来，就是以当前
moves为起点、depth 步棋之后的总局面数。
🧩 总结理解
项目 | 内容 |
Task 7 Part 1 | 构建棋局展开树，从当前局面出发，统计所有 depth 步合法路径数量（无数据库） |
Task 7 Part 2 | 遍历真实棋局数据，寻找在开局 depth 步内白方胜率最高、并且常见的走法序列（基于数据库） |
共通点 | 都是围绕“从某个状态往下展开走法”的递归遍历问题 |
区别点 | Part 1 是理论树结构；Part 2 是从真实历史棋局数据中分析的统计树结构 |
