Alpha-Beta剪枝代码演示

Alpha-Beta剪枝是一种常用的博弈树搜索算法，用于优化像国际象棋、围棋这样的游戏搜索过程。它通过预估游戏的最佳结果来避免无用的分支计算，减少搜索空间。下面是一个简单的Alpha-Beta剪枝的Python代码示例，这里以两玩家猜数字的游戏为例：

def alpha_beta_prune(node, alpha=-float('inf'), beta=float('inf')):
    if node.is_terminal():
        return node.utility

    best_score = -float('inf') if node.player_turn else float('inf')
    for child in node.children:
        score = alpha_beta_prune(child, -beta, -alpha)
        if node.player_turn:
            alpha = max(alpha, score)
            if alpha >= beta:
                break  # 如果当前节点大于等于beta，剪枝
        else:
            beta = min(beta, score)
            if alpha >= beta:
                break  # 如果当前节点小于等于alpha，剪枝

    return best_score

# 使用时，需要有游戏规则的具体实现，包括判断终端节点、计算utility函数等

在这个代码中，`node.is_terminal()`检查是否达到游戏结束状态，`node.children`表示可供选择的下一手，`utility`函数返回该状态下玩家的得分。`alpha`代表最好的负值结果，`beta`代表最好的正值结果。在搜索过程中，如果发现已经超过了最优解范围，就停止搜索并回溯。