如何在JavaScript中构建minimax位置树

对于Connect4游戏，我需要将此AlphaBeta算法转换为AlphaBetaWithMemory算法，由Aske Plaat在其MTD（f）算法中解释：

因此，我需要一些关于如何构建可能移动的minimax树板位置的提示，以便能够以与AlphaBetaWithMemory相同的方式循环通过其子节点

我真的希望你们能给我一些建议

多谢各位

Game.prototype.alphabeta = function( board, depth, alpha, beta, maximizingPlayer ) {

    // Call score of our board
    var score = board.score();

    // Break
    if (board.isFinished(depth, score)) return [null, score];

    if( maximizingPlayer )
    {
        // Column, Score
        var max = [null, -99999];

        // POSSIBLE MOVES
        for (var column = 0; column < that.columns; column++) 
        {
            var new_board = board.copy(); // Create new board

            if (new_board.place(column)) {

                that.iterations++; // Debug

                var next_move = that.alphabeta( new_board, depth-1, alpha, beta, false ); // Recursive calling

                // Evaluate new move
                if (max[0] == null || next_move[1] > max[1]) {
                    max[0] = column;
                    max[1] = next_move[1];
                    alpha = next_move[1];
                }

                if (alpha >= beta) return max;
            }
        }

        return max; 
    }
    else
    {
        // Column, score
        var min = [null, 99999];

        // POSSIBLE MOVES
        for (var column = 0; column < that.columns; column++) {
            var new_board = board.copy();

            if (new_board.place(column)) {

                that.iterations++;

                var next_move = that.alphabeta(new_board, depth-1, alpha, beta, true );

                if (min[0] == null || next_move[1] < min[1]) {
                    min[0] = column;
                    min[1] = next_move[1];
                    beta = next_move[1];
                }

                if (alpha >= beta) return min;
            }
        }
        return min;
    }
}

Game.prototype.alphabeta=函数（棋盘、深度、alpha、beta、最大化玩家）{
//我们董事会的点名得分
var score=board.score（）；
//中断
如果（board.isFinished（深度，分数））返回[null，分数]；
如果（最大化玩家）
{
//列、分数
var max=[null，-99999]；
//可能的行动
for（var column=0；column最大值[1]）{
max[0]=列；
max[1]=下一步移动[1]；
alpha=下一步[1]；
}
如果（α>=β）返回最大值；
}
}
返回最大值；
}
其他的
{
//列、分数
var min=[null，99999]；
//可能的行动
for（var column=0；column=β）返回最小值；
}
}
返回最小值；
}
}

该算法是一种标准的alpha-beta算法，使用

因此，如果您的alpha-beta算法有效，您只需添加一个换位表来存储以前搜索的信息。如果没有换位表，MTD（f）仍然是正确的，但效率不是很高。

该算法是标准的alpha-beta算法，使用

因此，如果您的alpha-beta算法有效，您只需添加一个换位表来存储以前搜索的信息。如果没有换位表，MTD（f）仍然是正确的，但效率不是很高