我试图将Alpha Beta剪枝算法应用到给定的这棵树上。
当我处理到节点C时遇到了困难，因为在展开B的所有子节点后，我给A的值是>= -4，然后我展开C得到I = -3，这确实大于-4 (-3 >= -4)。因此，我应该将A更新为-3吗？如果是的话，之后我是否应该因为-3 >= -3而剪枝J和K？我在处理这个例子时，剪枝了J、K、M和N。我对此真的很不确定 =(
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另一个问题：在探索B并将B的值传递给A之后，我们是否将这个值传递给C，从而传递给I？我看到一个例子是这样的。这里是链接：http://web.cecs.pdx.edu/~mm/AIFall2011/alphabeta-example.pdf
然而，在这个例子中，http://web.cecs.pdx.edu/~mm/AIFall2011/alphabeta-example.pdf，似乎没有向下传递值，而是只向上传播值。我不确定哪个是正确的，或者这是否有任何区别。
回答：
在展开B的所有子节点后，A的α=-4, β=∞。
当你到达I时，α=-4, β=-3。因为α < β，所以J和K不会被剪枝。需要评估它们以确保它们不会低于-3，从而降低C的评估值。在C展开后，A的值更新为α=-3, β=∞。在评估J时，你不能使用A更新后的alpha值，因为它还没有被更新。
如果I是-5，J和K就会被剪枝。在这种情况下，J和K是什么并不重要，因为我们已经知道C的评估值比B差，因为-5 < -4，而J和K只能使情况更糟。
每个节点将其alpha和beta值传递给其子节点。子节点然后会根据轮到谁来更新它们自己的alpha或beta值，并返回该节点的最终评估值。这将用于更新父节点的alpha或beta值。
有关示例，请参见Alpha-Beta剪枝：
function alphabeta(node, depth, α, β, Player) if depth = 0 or node is a terminal node return the heuristic value of node if Player = MaxPlayer for each child of node α := max(α, alphabeta(child, depth-1, α, β, not(Player))) if β ≤ α break // Beta cut-off return α else for each child of node β := min(β, alphabeta(child, depth-1, α, β, not(Player))) if β ≤ α break // Alpha cut-off return β// Initial callalphabeta(origin, depth, -infinity, +infinity, MaxPlayer)