alpha-beta剪枝缺点

### Alpha-Beta剪枝算法的不足之处和局限性

尽管Alpha-Beta剪枝算法在减少搜索空间方面表现出色，但在某些情况下也存在明显的不足。

#### 依赖于节点顺序
Alpha-Beta剪枝的效果高度依赖于子节点的访问顺序。如果最优移动恰好位于子节点列表的最后位置，则可能无法实现有效的剪枝操作，从而导致性能下降[^1]。

#### 复杂度增加
对于非常深的游戏树结构（如中国象棋），即使采用Alpha-Beta剪枝优化后的极小化极大算法仍面临巨大的计算量挑战。随着搜索深度加深，所需处理的状态数目呈指数级增长，这使得实际应用中难以达到理想的搜索深度。

#### 静态评估函数的影响
静态评估函数的质量直接影响到Alpha-Beta剪枝的表现。不恰当或不够精确的评价标准可能导致错误的选择路径，进而影响整体决策质量。特别是在复杂多变的局面下，构建一个全面而准确的评估体系并非易事。

#### 动态变化环境下的适应性问题
当面对动态调整参数的情况时（例如解码过程中α值的变化），可能会引起前后一致性的问题，尤其是在长时间序列预测任务中更为明显[^3]。

def alpha_beta_pruning(node, depth, alpha, beta, maximizing_player):
    if depth == 0 or node.is_terminal():
        return evaluate_node(node)

    if maximizing_player:
        value = float('-inf')
        for child in node.children:
            value = max(value, alpha_beta_pruning(child, depth - 1, alpha, beta, False))
            alpha = max(alpha, value)
            if alpha >= beta:
                break
        return value
    
    else:
        value = float('inf')
        for child in node.children:
            value = min(value, alpha_beta_pruning(child, depth - 1, alpha, beta, True))
            beta = min(beta, value)
            if alpha >= beta:
                break
        return value