python博弈树minmax代码

在Python中，使用Minimax算法来解决博弈树问题通常用于创建简单的游戏策略，如井字游戏(Tic Tac Toe)或国际象棋。以下是基本的Minimax算法和阿尔法-贝塔剪枝版本的简单实现：

def minimax(node, depth, is_maximizing):
    # Base case: terminal node (game over)
    if node.is_game_over():
        return evaluate_node(node)

    # Base case: reached max depth or no further moves left
    if depth == 0 or not node.children:
        return evaluate_node(node)

    # Maximizing player
    if is_maximizing:
        best_value = -float('inf')
        for child in node.children:
            value = minimax(child, depth - 1, False)
            best_value = max(best_value, value)
        return best_value

    # Minimizing player
    worst_value = float('inf')
    for child in node.children:
        value = minimax(child, depth - 1, True)
        worst_value = min(worst_value, value)
    return worst_value

def alpha_beta_prune(node, depth, alpha, beta, is_maximizing):
    if node.is_game_over():
        return evaluate_node(node)

    if depth == 0 or not node.children:
        return evaluate_node(node)

    if is_maximizing:
        best_value = -float('inf')
        for child in node.children:
            value = alpha_beta_prune(child, depth - 1, alpha, beta, False)
            best_value = max(best_value, value)
            alpha = max(alpha, best_value)
            if beta <= alpha:
                break  # Pruning condition: beta cut-off
        return best_value
    else:
        worst_value = float('inf')
        for child in node.children:
            value = alpha_beta_prune(child, depth - 1, alpha, beta, True)
            worst_value = min(worst_value, value)
            beta = min(beta, worst_value)
            if beta <= alpha:
                break  # Pruning condition: alpha cut-off
        return worst_value

# 使用示例：
# 初始化游戏节点、设置初始搜索深度和剪枝参数
game_tree = initialize_game_tree()
depth = 5
alpha = -float('inf')
beta = float('inf')

# Call the minimax or alpha_beta_prune function to determine best move
best_move = minimax(game_tree.root, depth, True) or alpha_beta_prune(game_tree.root, depth, alpha, beta, True)

请注意，这只是一个基础框架，实际应用需要根据具体的游戏规则（比如棋盘大小、棋子移动规则等）来构建游戏节点，并实现`is_game_over()`、`evaluate_node()`以及节点的子节点生成。同时，这个代码并没有包含交互式用户输入的部分。