Alpha-beta修剪 - 此代码如何实现重置变量alpha和beta？

Question

您好， 我试图用以下代码中的国际象棋来理解alpha beta修剪算法：

def minimax(position, depth):
"""Returns a tuple (score, bestmove) for the position at the given depth"""
    if depth == 0 or position.is_checkmate() or position.is_draw():
        return (position.evaluate(), None)
    else: 
        if position.to_move == "white":
            bestscore = -float("inf")
            bestmove = None
            for move in position.legal_moves():
                new_position = position.make_move(move)
                score, move = minimax(new_position, depth - 1)
                if score > bestscore: # white maximizes her score
                    bestscore = score
                    bestmove = move
            return (bestscore, bestmove)
        else:
            bestscore = float("inf")
            bestmove = None
            for move in position.legal_moves():
                new_position = position.make_move(move)
                score, move = minimax(new_position, depth - 1)
                if score < bestscore: # black minimizes his score
                    bestscore = score
                    bestmove = move
            return (bestscore, bestmove)

以下是我从中获取的博客链接：LINK（如果您喜欢突出显示的语法，可以查看链接中的代码）

我不明白的是，在alpha beta修剪中，当你在树中走得更高时，alpha和beta变量的值有时必须改变。我附上了解释我的问题的图片 - 虽然我理解了步骤1），2）和3），但我没有得到4）步骤。我知道4）步骤应该看起来像在图片上，但我不知道在该步骤中代码发生了什么值变化。 我仔细地遵循了代码，但出于某种原因，我在4）步骤中得到了= 5和b = 5这是荒谬的，因为这意味着右侧的分支将被删除，这显然是错误的。

Answer 1

我认为你的评论中的推理是不正确的。从您的评论中，您隐含地认为搜索会转到树的右侧分支，然后返回到树的左侧分支，这当然是不正确的。

您的逻辑是错误的，因为在树的左侧分支上的（5）非叶节点处，搜索仅访问了下面的节点（叶节点（5）和（4）。）它没有访问过树的右侧分支上的节点，因此不知道该值是什么。因此您的评论

＆＃34;有一个最大节点（一个正方形），选择在5（左侧）和4（右侧）之间。并且它们上方的MAX节点需要更大的值，所以我认为alpha应设置为5，这是一个下限。＆＃34; 不正确。

这是错误的，因为只有根节点（最大节点）知道右边的值4，但它只能在步骤4之后完成。事实上，它只能在结束时完成在访问树的右分支中的所有节点之后搜索。