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Alpha-Beta 剪枝算法用于减小极大极小算法所搜索的节点数目，Alpha-Beta 剪枝算法的效率很大依赖于节点的排列，在理想的排序下，算法复杂度为O（b^(d/2)）,可以使搜索节点的数量减小一半，从而使在相同时间下的搜索深度增加一倍。在随机排序下，算法复杂度平均为O（b^(d*3/4)） 算法使用了两个值，分别为alpha和beta，分别代表最佳得分的最小下界和最大上界，最初alpha

主变量导向搜索pvs(PrincipalVariationSearch)又称最小窗口搜索（minimal window search），是alpha-beta pruning的一个变种，其区别在于除主变量节点外的其他所有节点都用一个零窗口(alpha,beta)且alpha=beta 进行搜索,其理念是对浅层的节点进行整理使其基本有序，并假设第一个节点是最好的，做为主变量，进行全窗口搜索。通过零窗

MTD-f 算法的全称是Memory-enhanced Test Driver，