在Alpha Beta剪枝算法和minimax算法中，并不要求每个节点都是游戏棋盘的完整拷贝。相反，这两种算法通常使用递归的方式在游戏树上进行搜索。

下面是一个使用Alpha Beta剪枝算法的示例代码：

def alphabeta(node, depth, alpha, beta, maximizingPlayer):
    if depth == 0 or node.is_terminal_node():
        return node.evaluate()

    if maximizingPlayer:
        value = float('-inf')
        for child in node.get_children():
            value = max(value, alphabeta(child, depth - 1, alpha, beta, False))
            alpha = max(alpha, value)
            if beta <= alpha:
                break
        return value
    else:
        value = float('inf')
        for child in node.get_children():
            value = min(value, alphabeta(child, depth - 1, alpha, beta, True))
            beta = min(beta, value)
            if beta <= alpha:
                break
        return value

在上述代码中，node表示游戏树的当前节点，depth表示搜索的深度，alpha和beta表示Alpha Beta算法中的上下界，maximizingPlayer表示当前是否是最大化玩家。node.is_terminal_node()用于判断当前节点是否为终止节点，node.evaluate()用于评估当前节点的价值。node.get_children()用于获取当前节点的子节点。

在每次递归调用时，根据当前节点的最大化或最小化玩家，更新alpha和beta的值，并在必要时进行剪枝。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，具体实现可能因游戏的不同而有所差异。