之前的課程已經(jīng)說過了，通過互相action的節(jié)點，形成一棵決策樹。

而隨著博弈的深入，決策樹的節(jié)點增加是指數(shù)式的

通過a-b剪枝，可以至少砍去一半的決策樹，提高對抗性搜索的效率。

只考慮有希望的節(jié)點及其后續(xù)節(jié)點，對于明顯價值較差的節(jié)點，盡早剪枝，節(jié)省算力。

a:對于本方max的一系列最大值的節(jié)點。

b：對于對方一系列最小值的節(jié)點。

如果當(dāng)前節(jié)點差于a，或者高于b，則直接剪枝舍去。

alpha-beta算法

通過max的最大值alpha，或min的最小值 beta，定義值v

將當(dāng)前狀態(tài)與 alpha，beta值比較，

若當(dāng)前狀態(tài)好于alpha或差于beta，則將當(dāng)前值賦值給新的v

否則，則舍去當(dāng)前狀態(tài)節(jié)點及其后續(xù)子節(jié)點。

這是一個交替執(zhí)行的決策樹

max執(zhí)行了自己的步數(shù)，得到值3

min執(zhí)行的步數(shù)中，取最小值

max在min最小值的節(jié)點中，再求下一步驟的最大值。

剪枝是剪去整個枝干（剪去某一節(jié)點及其全部后續(xù)節(jié)點），

而非只是剪去某一個節(jié)點?？梢源蟠筇嵘阉鞯男?。