我正在尝试为一个小型国际象棋游戏实现极小极大算法。也许我的前提是错误的，这不是应该尝试的事情。真的是这样吗？
程序可以运行，但存在严重的性能问题：
- 深度为0、1或2时，结果立即返回。
- 深度为3时，结果需要15秒。
- 深度为4时，尚未得到结果。
这是我的实现代码：
private Move findBestMove(Chessboard chessboard, int depth, boolean maximizingPlayer) { if (depth == 0) { return new Move(chessboard.calculateHeuristicValue()); } else { Move bestMove; if (maximizingPlayer) { bestMove = new Move(Integer.MIN_VALUE); for (Move possibleMove : findAllPossibleMoves(chessboard, !(maximizingPlayer ^ whiteTurn))) { Move move = findBestMove( possibleMove.getResultChessboard(), depth - 1, !maximizingPlayer); if (move.getValue() > bestMove.getValue()) { possibleMove.setValue(move.getValue()); bestMove = possibleMove; } } } else { bestMove = new Move(Integer.MAX_VALUE); for (Move possibleMove : findAllPossibleMoves(chessboard, !(maximizingPlayer ^ whiteTurn))) { Move move = findBestMove( possibleMove.getResultChessboard(), depth - 1, !maximizingPlayer); if (move.getValue() < bestMove.getValue()) { possibleMove.setValue(move.getValue()); bestMove = possibleMove; } } } return bestMove; }}可能是算法实现、对象设计或使用中的错误。我无法确定具体问题所在。因此，在尝试优化代码或调整程序的内存配置之前，我想确保没有遗漏任何重大问题。
注意：我没有使用内存分析的经验。
回答：
在国际象棋中，有20种可能的第一步走法（16种由兵走，4种由马走）。
为了简化起见，我们假设接下来的走法也如此。
- 对于深度1，极小极大算法只考虑这20个走法。
- 对于深度2，极小极大算法考虑20个走法及其20个回应，共400种可能的走法，没有问题。
- 对于深度3，极小极大算法考虑20^3 = 8000种可能的走法。在你的机器上已经需要15秒了。
- 对于深度4，极小极大算法考虑20^4 = 160000种可能的走法。这将比前一个深度多花大约20倍的时间…
简单来说，搜索空间变得太大——它随着输入（深度）大小呈指数增长。时间复杂度为O(20^深度)。
但是，我们不需要搜索所有空间就能找到非常好的走法。
Alpha-beta剪枝是极小极大算法的常用优化方法。
如果这还不够，我会考虑切换到完全不同的算法——例如蒙特卡洛树搜索（带UCT）。
走法数据库也可以帮助——你可以预先计算（预计算）一些开局策略，而不是每次都计算第一步走法。
