Python写聪明的尼姆游戏，写出详细代码

Python编写一个简单的尼姆游戏，我们可以使用递归的方式来实现策略，这里我将展示一个基于Minimax算法的基本框架：

def nim_game(state):
    # 定义一个函数判断对于当前局面，先手是否有必胜策略
    def is_winnable(positions):
        return sum(positions) % 2 == 0

    # Minimax 函数，计算先手的最大得分
    def minimax(positions, depth, maximizing_player):
        if depth == 0 or is_winnable(positions):
            return not maximizing_player

        best_score = float('-inf') if maximizing_player else float('inf')
        
        for i in range(len(positions)):
            if positions[i] > 0:
                new_positions = positions.copy()
                new_positions[i] -= 1
                best_score = max(best_score, -minimax(new_positions, depth - 1, not maximizing_player))
                
        return best_score

    # 初始化游戏状态，这里是假设有三个堆
    positions = [3, 3, 3]
    
    # 先手是计算机，所以maximizing_player=True
    return minimax(positions, len(positions), True)

# 测试游戏
positions = [4, 4, 4]  # 假设筹码总数是12，这是一个先手必败的局面
if nim_game(positions):
    print("Computer wins!")
else:
    print("Human wins!")

这个代码的核心思想是，计算机作为先手，通过递归地尝试所有可能的动作，并评估每个动作之后的得分（赢则得负分，输则得正值），找到最优解。

注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要增加一些优化，例如剪枝（Alpha-Beta剪枝）来减少搜索空间。