博弈树搜索极大极小算法实现综合设计 python代码有注释

下面是一个简单的博弈树搜索极大极小算法的实现，使用Python编写，带有详细注释：

# 定义博弈树节点类
class Node:
    def __init__(self, state, player):
        self.state = state  # 当前状态
        self.player = player  # 当前玩家
        self.children = []  # 子节点列表
        self.value = None  # 节点价值

    # 添加子节点
    def add_child(self, child):
        self.children.append(child)

    # 判断是否为叶子节点
    def is_leaf(self):
        return len(self.children) == 0

# 极大极小算法
def minimax(node, depth, maximizing_player):
    if depth == 0 or node.is_leaf():
        return node.value  # 如果到达最大深度或者叶子节点，则返回节点价值

    if maximizing_player:
        value = float('-inf')  # 初始化价值为负无穷大
        for child in node.children:
            value = max(value, minimax(child, depth - 1, False))  # 递归搜索子节点，取最大值
        return value
    else:
        value = float('inf')  # 初始化价值为正无穷大
        for child in node.children:
            value = min(value, minimax(child, depth - 1, True))  # 递归搜索子节点，取最小值
        return value

# 创建博弈树
root = Node(3, 'MAX')
node1 = Node(5, 'MIN')
node2 = Node(6, 'MIN')
node3 = Node(9, 'MIN')
root.add_child(node1)
root.add_child(node2)
root.add_child(node3)
node4 = Node(1, 'MAX')
node5 = Node(2, 'MAX')
node1.add_child(node4)
node1.add_child(node5)
node6 = Node(8, 'MAX')
node7 = Node(7, 'MAX')
node2.add_child(node6)
node2.add_child(node7)
node8 = Node(4, 'MAX')
node9 = Node(3, 'MAX')
node3.add_child(node8)
node3.add_child(node9)

# 计算根节点的价值
root.value = minimax(root, 2, True)
print(root.value)  # 输出根节点的价值

在这个例子中，博弈树包含一个根节点和三个深度为1的子节点。每个子节点都有两个深度为0的子节点。我们可以使用`minimax`函数计算根节点的价值，并将其打印出来。