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Alpha-Beta PruningはMinimaxアルゴリズムをどのように改善しますか？
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アルファベータプルーニングは、Minimaxアルゴリズムによって評価されるノードの数を減らすことを目的とするアルゴリズムに対応しています。彼は多くの人工ヌルゲーム人工知能の背後にいます（1つが勝つと、もう1つが負けます）。


アルゴリズムはメモリに2つの値を保持します。アルファとベータは、それぞれマシンプレーヤーの最小スコアと最大相手スコアを表します。
 次のノードを評価するとき、ベータの値がアルファの値よりも低くなると、このノードを含むツリーの枝が放棄されます。確かに、私たちは彼の損失を保証するための打撃を与えることはなく、この道で行うべき打撃の検索を役に立たなくします。
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さびにアルゴリズムを実装するにはどうすればよいですか？