1、最后min电脑经过steps.length种走法对比之后，选择w值最小的一种走法，把棋盘回退一步，并返回棋盘估值和下棋位置。max走法类似，人类会选择w值最大的走法下棋，所以max函数和min函数分别代表人和AI下棋，互相递归调用，直到递归到步数为0时返回N步之后的估值。三、实验代码及数据记录1.代码 /* * Matrix 矩阵 * param type arr 矩阵二维数组 */var Matrix = function（arr） this.data = arr; this.row = arr.length; this.column = arr.length ? arr0.length :
2、 0; * multiply 矩阵乘法转换 * param type matrix 转换矩阵 * return type descriptionMatrix.prototype.multiply = function（matrix） if （this.column = matrix.row） var row = this.row, column = matrix.column, arr = ; for （var i = 0; i row; i+） arri = ; for （var j = 0; j column; j+） var sum = 0; for （var n = 0; n alph
3、a） /选择最大优势的走法 alpha = res.w; /如果人可以获得更好的走法，则AI必然不会选择这一步走法，所以不用再考虑人的其他走法 if （alpha = beta） MAX节点 + l + 个棋局，剪掉了 + （l - 1 - i） + 个MIN棋局 alpha, column * min min下棋 * return type 权重和当前推荐下棋的位置var min = function（currentChessboard, depth, alpha） var row, column, beta = Infinity; beta = currentChessboard.evaluate（）; beta搜索MIN currentChessboard.put（step.row, step.column, Chessboard.MIN）; if （currentChessboard.isMinWin（） beta = -Infinity; var res = max（currentChessboard, depth - 1, beta） | if （res.w beta） /选择最大优势的
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