Algorithm 了解alpha-beta剪枝算法中的截止条件

我很难理解我在维基百科上为alpha-beta删减找到的伪代码：

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

让我困惑的是if

Player=MaxPlayer

条件。我理解整个过程，使用

not（Player）

递归调用函数以获得最小值，然后使用

Player

递归调用函数，重复直到达到深度限制或找到目标状态。然而，我不明白这是怎么回事

if β ≤ α
    break 

---

声明。我对这一点的理解是，找到了比上一次调用（

β

）中找到的最小值高的第二个值，即所使用的值。但是因为这是函数的最大部分，我们不想要最高的值，而不仅仅是任何大于beta的值吗

这是算法的微调阶段，在

MaxPlayer

子句中（检查此节点中播放器的最大值时）：

Beta是函数的参数，即“微调因子”。它代表到目前为止您所找到的最低分数。这意味着当前节点的父节点（最小化节点）已经找到了一个beta解决方案

现在，如果我们继续迭代所有子级，我们将得到至少与当前alpha一样好的结果。由于

beta=6

，我们可以在不继续计算的情况下返回6，因为上层的最小计算量将是

MIN（5，MAX（6，8，4））=MIN（5，6）=5

这是一个层次的直觉，当然是递归地“流动”到具有相同想法的所有层次

---

最小顶点中的修剪条件也是如此。

也许我的困惑在于初始化值。alpha和beta是初始化为空的，还是分别初始化为-infinity和-infinity？@user1427661:是的，它们被初始化为infinity和-infinity，并在递归调用过程中被修改。

     MIN
    /   \
   /     \
  /       \
 /         \
5          MAX
          / | \
         /  |  \
        /   |   \
       6    8    4