python alpha beta 剪枝代码

下面是一个简单的 Python 实现 Alpha-Beta 剪枝算法的代码：

# 定义估值函数
def eval(board):
    # 估值函数的具体实现
    pass

# 定义 Alpha-Beta 剪枝算法
def alpha_beta(board, depth, alpha, beta, maximizing_player):
    # 判断是否达到了搜索深度或游戏结束
    if depth == 0 or game_over(board):
        return eval(board)
    
    # 如果当前玩家是最大化玩家
    if maximizing_player:
        max_eval = float('-inf')
        for move in possible_moves(board):
            new_board = make_move(board, move)
            eval = alpha_beta(new_board, depth-1, alpha, beta, False)
            max_eval = max(max_eval, eval)
            alpha = max(alpha, eval)
            if beta <= alpha:
                break
        return max_eval
    # 如果当前玩家是最小化玩家
    else:
        min_eval = float('inf')
        for move in possible_moves(board):
            new_board = make_move(board, move)
            eval = alpha_beta(new_board, depth-1, alpha, beta, True)
            min_eval = min(min_eval, eval)
            beta = min(beta, eval)
            if beta <= alpha:
                break
        return min_eval
    
# 调用 Alpha-Beta 剪枝算法
alpha_beta(board, depth, float('-inf'), float('inf'), True)

其中，`eval()` 函数是评估当前局面的函数；`alpha_beta()` 函数是 Alpha-Beta 剪枝算法的实现，其中 `board` 表示当前局面，`depth` 表示搜索深度，`alpha` 和 `beta` 分别表示当前最小值和最大值，`maximizing_player` 表示当前是否是最大化玩家；`possible_moves()` 函数返回当前局面下可行的落子位置；`make_move()` 函数返回在当前局面下下某个位置落子后的新局面。