You are given a code snippet that represents a recursive algorithm for selecting the best move in a game. The algorithm simulates the effect of each legal move on a game board, and then recursively evaluates the move by calling the `best_move` function with an increased depth. The goal is to find the best move for the current player, considering the potential moves and their subsequent evaluation.

Your task is to implement the missing parts of the `best_move` function and complete the algorithm to make it work correctly.

The `best_move` function takes two parameters: `depth`, which represents the current depth in the game tree, and `board_cpy`, which is a copy of the game board. The function returns the evaluation value of the best move for the current player.

To implement the `best_move` function, you need to complete the following steps:

1. Check if the `depth` is equal to a defined constant `MAX_DEPTH`. If it is, return the evaluation value of the current game state using a predefined `eval` function. 

2. Get a list of legal moves from the `board_cpy` using a predefined `get_legal_moves` function.

3. Initialize two variables: `opt`, which represents the optimal evaluation value for the current player, and `index`, which represents the index of the best move.

4. Iterate over each legal move using a for loop.

5. Inside the loop, simulate the move by invoking the `move` method of `board_cpy` with the current legal move as an argument.

6. After simulating the move, recursively call the `best_move` function with an increased `depth` and modified `board_cpy` object. Assign the returned value to a temporary variable `temp`.

7. If `depth % 2` is equal to 0 and `temp` is greater than `opt`, update `opt` with `temp` and set `index` to the current loop index.

8. If `depth % 2` is equal to 1 and `temp` is less than `opt`, update `opt` with `temp` and set `index` to the current loop index.

9. After the loop, return `opt` if `depth` is even (0-based index) and `index` otherwise.

You are required to implement the missing parts of the `best_move` function using the provided instructions.
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Se te ha proporcionado un fragmento de código que representa un algoritmo recursivo para seleccionar el mejor movimiento en un juego. El algoritmo simula el efecto de cada movimiento legal en un tablero de juego, y luego evalúa el movimiento de forma recursiva llamando a la función `best_move` con una profundidad incrementada. El objetivo es encontrar el mejor movimiento para el jugador actual, considerando los movimientos potenciales y su evaluación posterior.

Tu tarea es implementar las partes faltantes de la función `best_move` y completar el algoritmo para que funcione correctamente.

La función `best_move` toma dos parámetros: `depth`, que representa la profundidad actual en el árbol de juego, y `board_cpy`, que es una copia del tablero de juego. La función devuelve el valor de evaluación del mejor movimiento para el jugador actual.

Para implementar la función `best_move`, necesitas completar los siguientes pasos:

1. Comprueba si la `depth` es igual a una constante definida `MAX_DEPTH`. Si es así, devuelve el valor de evaluación del estado de juego actual utilizando una función `eval` predefinida.

2. Obtén una lista de movimientos legales desde `board_cpy` usando una función predefinida `get_legal_moves`.

3. Inicializa dos variables: `opt`, que representa el valor de evaluación óptimo para el jugador actual, e `index`, que representa el índice del mejor movimiento.

4. Itera sobre cada movimiento legal usando un bucle for.

5. Dentro del bucle, simula el movimiento invocando el método `move` de `board_cpy` con el movimiento legal actual como argumento.

6. Después de simular el movimiento, llama de forma recursiva a la función `best_move` con un `depth` aumentado y objeto `board_cpy` modificado. Asigna el valor devuelto a una variable temporal `temp`.

7. Si `depth % 2` es igual a 0 y `temp` es mayor que `opt`, actualiza `opt` con `temp` y establece `index` al índice actual del bucle.

8. Si `depth % 2` es igual a 1 y `temp` es menor que `opt`, actualiza `opt` con `temp`

9. Después del bucle, devuelve opt si la profundidad es par (índice basado en 0) y el índice en caso contrario.

Debes implementar las partes que faltan de la función best_move siguiendo las instrucciones proporcionadas.

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Se te ha proporcionado un fragmento de código que representa un algoritmo recursivo para seleccionar el mejor movimiento en un juego. El algoritmo simula el efecto de cada movimiento legal en un tablero de juego, y luego evalúa el movimiento de forma recursiva llamando a la función `best_move` con una profundidad incrementada. El objetivo es encontrar el mejor movimiento para el jugador actual, considerando los movimientos potenciales y su evaluación posterior.

Tu tarea es implementar las partes faltantes de la función `best_move` y completar el algoritmo para que funcione correctamente.

La función `best_move` toma dos parámetros: `depth`, que representa la profundidad actual en el árbol de juego, y `board_cpy`, que es una copia del tablero de juego. La función devuelve el valor de evaluación del mejor movimiento para el jugador actual.

Para implementar la función `best_move`, necesitas completar los siguientes pasos:

1. Comprueba si la `depth` es igual a una constante definida `MAX_DEPTH`. Si es así, devuelve el valor de evaluación del estado de juego actual utilizando una función `eval` predefinida.

2. Obtén una lista de movimientos legales desde `board_cpy` usando una función predefinida `get_legal_moves`.

3. Inicializa dos variables: `opt`, que representa el valor de evaluación óptimo para el jugador actual, e `index`, que representa el índice del mejor movimiento.

4. Itera sobre cada movimiento legal usando un bucle for.

5. Dentro del bucle, simula el movimiento invocando el método `move` de `board_cpy` con el movimiento legal actual como argumento.

6. Después de simular el movimiento, llama de forma recursiva a la función `best_move` con un `depth` aumentado y objeto `board_cpy` modificado. Asigna el valor devuelto a una variable temporal `temp`.

7. Si `depth % 2` es igual a 0 y `temp` es mayor que `opt`, actualiza `opt` con `temp` y establece `index` al índice actual del bucle.

8. Si `depth % 2` es igual a 1 y `temp` es menor que `opt`, actualiza `opt` con `temp`
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