Python 一个更好的方法来实施；极小极大“；递归

我在一个游戏中使用最小最大值算法，因为存在很多可能性，最小最大值递归花费的时间太长，即使使用“alpha-beta修剪”

我的代码如下所示：

min(state,depth,alpha,beta):
    if stopingCond: 
        return value

    for moves in allmoves:
        state.do(move)
        beta = min(beta, max(state,depth,alpha,beta) )
        if alpha >= beta: return beta
    return beta

max(state,depth,alpha,beta):
    if stopingCond: 
        return value

    for moves in allmoves:
        state.do(move)
        alpha = max(beta, min(state,depth,alpha,beta) )
        if alpha >= beta: return alpha
    return beta

我知道有时候你可以用

来代替递归
但是我找不到一个方法来转换它

如果有人有好主意，我很高兴听到

感谢，
通常，minmax中的递归不能被等价的迭代算法所取代，这就是为什么有优化方法，如beta剪枝，试图通过尽快停止递归树的某些分支来提高性能

对于您的游戏，可能不需要完全使用最小最大值（或者，通常是递归算法），也可能有其他方法使用其他技术来找到最佳解决方案，但如果没有一套精确的规则，就无法判断。
哪个游戏（要知道分支因子）哪个深度？mm。对我来说，这看起来像是普通的最小最大值（游戏是扑克牌的一种变体，在每一轮中可以有1到5个移动，最大深度为40（5个扑克牌）。什么是
stopingCond
？这个问题似乎离题了，因为它属于on