Alpha-beta算法工作原理

Alpha-beta算法是一种用于博弈树的搜索算法，通过对搜索树进行剪枝，极大地减少了搜索时间，从而可以在更短的时间内找到最优解。本文将深入介绍Alpha-beta算法的工作原理及代码实现过程。

一、算法原理

Alpha-beta算法的基本思想是搜索树的剪枝。比如在博弈树中，如果已经确定了某个节点的最好值，那么就可以忽略其他所有的比该节点更劣的节点，节省搜索时间。在Alpha-beta算法中，每个节点都会有两个值，分别是alpha和beta。

Alpha表示的是下界，即当前节点能确保的最好结果，如果发现一个节点存在比当前alpha更高的结果，则当前节点就没必要继续搜索了，因为无论再往后搜索找到的结果都不会更好。

反之，Beta表示的是上界，即当前节点能确保的最劣结果，如果发现一个节点存在比当前beta更低的结果，则当前节点就没必要继续搜索了，因为无论再往后搜索找到的结果都不会更劣。

因此，当搜索到某个节点时，如果该节点的beta小于等于alpha，则说明该节点无法对结果产生影响，可以将其剪枝。反之，如果该节点的alpha小于等于beta，则说明该节点还存在其他解的可能性，需要继续搜索。因此Alpha-beta算法可以在搜索树上进行剪枝，削减搜索的开销，提高算法效率。

二、算法实现

下面我们结合一个简单的棋局，以Python代码实现Alpha-beta算法

我们采用负极大值算法对博弈树进行遍历：

1. 首先定义一个游戏状态类，其中包含了当前棋盘状态、当前玩家以及估值函数。

    class GameState:
        def __init__(self, board, curr_player):
            self.board = board
            self.curr_player = curr_player

        def get_val(self):
            return self.board[self.curr_player] - self.board[1 - self.curr_player]

2. 接下来编写Alpha-beta算法的