极大极小值算法博弈树实现代码

极大极小值算法（Minimax Algorithm），也称为零和游戏搜索算法，在象棋等双人策略游戏中广泛用于计算最优策略。它通过构建博弈树来模拟所有可能的对手动作，然后递归地选择当前状态下对玩家最有利的决策。以下是基于Python的简单示例，假设我们有一个二维数组表示棋盘，0代表空格，1代表己方棋子，-1代表对方棋子：

def minimax(node, depth, maximizing_player):
    if depth == 0 or is_terminal_node(node):  # 到底部或者结束节点
        return evaluate_node(node)
    
    if maximizing_player:  # 当前是最大化玩家
        best_value = -float('inf')  # 初始化最大价值为负无穷
        for child in node.children:  # 遍历所有孩子节点
            value = minimax(child, depth - 1, False)  # 递归调用，切换到最小化玩家
            best_value = max(best_value, value)  # 更新最大价值
        return best_value
    
    else:  # 当前是最大化玩家的对手
        best_value = float('inf')  # 初始化最小价值为正无穷
        for child in node.children:  # 遍历所有孩子节点
            value = minimax(child, depth - 1, True)  # 递归调用，切换回最大化玩家
            best_value = min(best_value, value)  # 更新最小价值
        return best_value

# 其他辅助函数
def is_terminal_node(node):
    # 检查节点是否为终止状态，比如已到达胜败判定节点或无合法行动
    pass

def evaluate_node(node):
    # 根据节点内容计算得分，可能是简单的胜负判断或复杂评估函数
    pass

# 创建初始节点并开始搜索
root = create_initial_node()
best_move = minimax(root, MAX_DEPTH, True)

注意这只是一个基础框架，实际应用中可能需要考虑更多细节，如剪枝、阿尔法-贝塔剪枝等技术以提高搜索效率。