请用python代码实现上述过程

实现这个游戏策略通常会涉及创建一个函数来进行递归搜索，这里提供一个基础的Python代码框架，使用了递归和Alpha-Beta剪枝算法。请注意，完整的游戏可能还需要处理边界条件和其他细节。这是一个简化版的示例：

import math

# 假设MAX_DEPTH用于限制搜索深度
MAX_DEPTH = 4

def evaluate(position, maximizing_player):
    # 检查是否已到达目标分数或超过最大深度
    if position >= 20 or (maximizing_player and MAX_DEPTH == 0):
        return position

    # 对于非最大化玩家，返回最差结果（最大化对方得分）
    if not maximizing_player:
        return math.inf

    # 初始化最大收益为负无穷，表示无法获胜
    best_score = -math.inf

    # 遍历加1和加2两种可能的动作
    for next_move in [position + 1, position + 2]:
        # 递归求解下一个位置，切换玩家角色
        score = 1 - evaluate(next_move, not maximizing_player)
        best_score = max(best_score, score)

    # 使用Alpha-Beta剪枝：将低于当前最佳收益的分支剪掉
    alpha, beta = -math.inf, math.inf
    if maximizing_player:
        beta = best_score
    else:
        alpha = best_score

    while alpha < beta:
        best_score -= 1  # 增加一层搜索深度
        if alpha >= beta:
            break
        # 更新剪枝边界
        if maximizing_player:
            beta = min(beta, best_score)
        else:
            alpha = max(alpha, best_score)

    return best_score

# 游戏开始，首先选择数字1
player = 0
position = 1

while position < 20:
    # 计算并打印当前玩家的选择
    move = int(evaluate(position, player))
    print(f"Player {player+1} chooses to add {move}.")
    position += move
    player = 1 - player

# 判断谁赢了
if position == 20:
    print("Player", player, "wins!")
else:
    print("Game ends without a winner.")

这个代码只是一个简化的版本，实战中可能需要优化剪枝、添加启发式等。运行这个代码，它将在控制台逐步显示玩家的选择和游戏状态。