alpha-beta剪枝算法应用于五子棋MATLAB版（Minimax Algorithm and Alpha-Beta Cutoff）

五子棋是一种古老而受欢迎的棋类游戏，其复杂性使得传统的极大极小算法在搜索时耗费大量时间。Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的方法。而开始的时候总和为0。如果按照MinMax算法来进行决策的话，需要的计算量是随着向后看的步数的增加而呈指数级增长的。但是，这些状态中其实是包含很多不必要的状态的，所以我们可以进行剪枝。

geeksforgeeks 里的伪代码：还不会算法的小伙伴可以看这个。原文链接alpha-beta pruning

function minimax(node, depth, isMaximizingPlayer, alpha, beta):

    if node is a leaf node :
        return value of the node
    
    if isMaximizingPlayer :
        bestVal = -INFINITY 
        for each child node :
            value = minimax(node, depth+1, false, alpha, beta)
            bestVal = max( bestVal, value) 
            alpha = max( alpha, bestVal)
            if beta <= alpha:
                break
        return bestVal

    else :
        bestVal = +INFINITY 
        for each child node :
            value = minimax(node, depth+1, true, alpha, beta)
            bestVal = min( bestVal, value) 
            beta = min( beta, bestVal)
            if beta <= alpha:
                break
        return bestVal

// Calling the function for the first time.
minimax(0, 0, true, -INFINITY, +INFINITY)

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不多说直接上程序： 

%主程序main.h
clc
clear all