我花了一整天的时间试图实现极小极大算法，但并没有真正理解它。现在，我认为我理解了极小极大算法的工作原理，但不理解 alpha-beta 剪枝。
这是我对极小极大算法的理解：
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生成所有可能的移动列表，直到达到深度限制。
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评估底层每个节点的游戏局面有多有利。
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对于每个节点（从底部开始），如果该层是最大层，则该节点的分数是其子节点中的最高分。如果该层是最小层，则该节点的分数是其子节点中的最低分。
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如果你试图最大化分数，则执行具有最高分数的移动；如果你想最小化分数，则执行具有最低分数的移动。
我对 alpha-beta 剪枝的理解是，如果父层是最小层，并且你的节点的分数高于最小分数，那么你可以剪掉它，因为它不会影响结果。
然而，我不明白的是，如果你想计算一个节点的分数，你需要知道低于该节点的所有层上的所有节点的分数（根据我对极小极大算法的理解）。这意味着你仍然会使用相同的 CPU 功率。
请问有人能指出我哪里理解错了吗？这个答案（ Minimax explained for an idiot ）帮助我理解了极小极大算法，但我不明白 alpha beta 剪枝如何提供帮助。
谢谢。
回答：
为了理解 Alpha-Beta 剪枝，请考虑以下情况。现在轮到白方走，白方试图最大化分数，黑方试图最小化分数。
白方评估了 A、B 和 C 三个走法，发现 C 走法可以获得最高分 20。现在考虑在评估 D 走法时会发生什么：
如果白方选择 D 走法，我们需要考虑黑方的反击。一开始，我们发现黑方可以吃掉白方的皇后，由于失去了皇后，这个子树的最小分数是 5。但是，我们还没有考虑黑方的所有反击。是否值得检查其余的反击？不需要。
我们不关心黑方是否能获得低于 5 的分数，因为白方的 “C” 走法可以将分数保持在 20。黑方不会选择分数高于 5 的反击，因为他试图最小化分数，并且已经找到了一种分数为 5 的走法。对于白方来说，一旦 D 走法的最小值（目前是 5）低于 C 走法（确定是 20），C 走法就优于 D 走法。所以我们“剪掉”那里的其余树，返回上一层并评估白方的 E、F、G、H… 走法直到最后。
希望这有帮助。
