实例介绍
【实例简介】
•Alpha-Beta剪枝(Alpha-Beta pruning) 对于一般的最大最小搜索，即使每一步只有很少的下法，搜索的位置也会增长非常快；在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。各种各样的这种算法用于所有的强力Othello程序。(同样用于其他棋类游戏，如国际象棋和跳棋)。为了搜索九步，一个好的程序只用搜索十万到一百万个位置，而不是没用前的十亿次。 •估值 这是一个程序中最重要的
【实例截图】
【核心代码】
•Alpha-Beta剪枝(Alpha-Beta pruning) 对于一般的最大最小搜索，即使每一步只有很少的下法，搜索的位置也会增长非常快；在大多数的中局棋形中，每步平均有十个位置可以下棋，于是假设搜索九步(程序术语称为搜索深度为九)，就要搜索十亿个位置(十的九次方)，极大地限制了电脑的棋力。于是采用了一个方法，叫“alpha-beta剪枝”，它大为减少了检测的数目，提高电脑搜索的速度。各种各样的这种算法用于所有的强力Othello程序。(同样用于其他棋类游戏，如国际象棋和跳棋)。为了搜索九步，一个好的程序只用搜索十万到一百万个位置，而不是没用前的十亿次。 •估值 这是一个程序中最重要的
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