【Algorithm】最容易理解的蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）算法

看了不少解读和笔记，本文把最容易理解的解读做个总结。

1. 蒙特卡洛方法

蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)，是一种“统计模拟方法”。20世纪40年代，为建造核武器，冯.诺伊曼 等人发明了该算法。因赌城蒙特卡洛而得名，暗示其以概率作为算法的基础。

假设我们要计算一个不规则形状的面积，我们只需在包含这个不规则形状的矩形内，随机的掷出一个点，每掷出一个点，则N+1，如果这个点在不规则图形内则W+1。落入不规则图形的概率即为 W/N。当掷出足够多的点之后，我们可以认为：不规则图形面积＝矩形面积＊W/N。

例如：计算如下红色图形的面积：

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import math

def func(x):
    a = 0.1 * x ** 1.0/3
    b = np.sin(