這里頭歌平臺上兩題都能過。由于本人的python非常渣，代碼可能有點繁瑣，沒有體現python的簡潔，可以改進的地方自行改造

MinMax算法

對弈游戲時，假定兩人都足夠聰明，下一步都是對自己最有益、對對手最壞。那么針對這種情況，在A要下下一步時，存在一個針對A的對局勢的判別函數，A肯定會向函數值大的下，而對手B勢必會下在函數值下的地方。

1、題目描述

給出一個井字棋的棋盤狀態，下一步為‘x’開始走步，給出‘x’下一步最佳走步列表。

2、踩坑

• 首先這里的’x’和‘o’都是小寫
• 其次出現無法勝利（根節點無法得到1），答案應該為空集。
• 最后個人走的一點小坑：那就是建立節點的時候沒有設置children為空列表，也就是
  GameNode(map, val=0, deepID=0, parent=None, children=[])

3、主要想法

遞歸建樹，同時在建樹過程中調用minmax中min_value和max_value函數求出每個節點的value值。get_value函數主要針對葉子節點（沒有子節點的節點）求值（也就是判斷誰贏的問題）。is_terminal函數主要時判斷是否為葉子節點（也就是下滿了和出現三子連線的情況）。

4、 測試主函數

自己可以在鐘意的編譯器里將頭歌代碼寫好后加上下面這段代碼，然后就可以調試了
（ps：一定要用頭歌的原題代碼框架）

if __name__ == '__main__':# 讀取棋盤狀態，下一步執 xmap = [['x','o','x','\r'],['x','o','o','\r'],['_','_','_','\r']]# 創建一個根結點root = GameNode(map, val=0, deepID=0, parent=None, children=[])# 創建一顆博弈樹game_tree = GameTree(root)game_tree.buildTree(game_tree.root)# 創建一個MinMax算法解決方案的對象min_max = MinMax(game_tree)# 調用MinMax算法，獲取最優行動best_move = min_max.minmax(game_tree.root)# 打印最優行動for id_, move in enumerate(sorted(best_move)):print('best move way:')for i in range(3):for j in range(3):print(move[i][j])print('')

5、代碼

# -*- coding:utf-8 -*-import copy # 注意對象的深拷貝和淺拷貝的使用！！！class GameNode:'''博弈樹結點數據結構成員變量：map - list[[]] 二維列表，三子棋盤狀態val - int 該棋盤狀態對執x棋子的評估值，1表示勝利，-1表示失敗，0表示平局deepID - int 博弈樹的層次深度，根節點deepID=0parent - GameNode，父結點children - list[GameNode] 子結點列表'''def __init__(self, map, val=0, deepID=0, parent=None, children=[]):self.map = mapself.val = valself.deepID = deepIDself.parent = parentself.children = childrenclass GameTree:'''博弈樹結點數據結構成員變量：root - GameNode 博弈樹根結點成員函數：buildTree - 創建博弈樹'''def __init__(self, root):self.root = root # GameNode 博弈樹根結點def buildTree(self, root):'''遞歸法創建博弈樹參數：root - GameNode 初始為博弈樹根結點'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********###創建root的子節點###fuc用來調用判斷是否最終狀態的函數mm=MinMax(False)if mm.isTerminal(root):root.val=mm.get_value(root)return ##遞歸遍歷創造新的節點li=root.mapval=0for i in range(3):for j in range(3):if li[i][j]=='x' or li[i][j]=='o':continuenewLi=copy.deepcopy(li)newLi[i][j]='o' if root.deepID%2>0 else 'x'newNode=GameNode(map=newLi,parent=root,deepID=(root.deepID+1),children=[],val=0)root.children.append(newNode)self.buildTree(newNode)if root.deepID%2>0:root.val=mm.min_value(root)else:root.val=mm.max_value(root)#********** End **********#class MinMax:'''博弈樹結點數據結構成員變量：game_tree - GameTree 博弈樹成員函數：minmax - 極大極小值算法，計算最優行動max_val - 計算最大值min_val - 計算最小值get_val - 計算某棋盤狀態中：執x棋子的評估值，1表示勝利，-1表示失敗，0表示平局isTerminal - 判斷某狀態是否為最終狀態：無空閑棋可走'''def __init__(self, game_tree):self.game_tree = game_tree # GameTree 博弈樹def minmax(self, node):'''極大極小值算法，計算最優行動參數：node - GameNode 博弈樹結點返回值：clf - list[map] 最優行動，即x棋子的下一個棋盤狀態GameNode.map其中，map - list[[]] 二維列表，三子棋盤狀態'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#val=node.valresult=[]if val>0:for i in node.children:if i.val==val:result.append(i.map)return result#********** End **********#def max_value(self, node):'''計算最大值參數：node - GameNode 博弈樹結點返回值：clf - int 子結點中的最大的評估值'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#li=node.childrenmax=-1for i in node.children:max=i.val if i.val>max else maxreturn max#********** End **********#def min_value(self, node):'''計算最小值參數：node - GameNode 博弈樹結點返回值：clf - int 子結點中的最小的評估值'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#li=node.childrenmin=1for i in node.children:min=i.val if i.val<min else minreturn min#********** End **********#def get_value(self, node):'''計算某棋盤狀態中：執x棋子的評估值，1表示勝利，-1表示失敗，0表示平局參數：node - GameNode 博弈樹結點返回值：clf - int 執x棋子的評估值，1表示勝利，-1表示失敗，0表示平局'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#li=node.mapisEndI=1isEndJ=1##判斷行列上是否存在直線for i in range(3):isEndI=0 if li[i][0]=='_' else 1isEndJ=0 if li[0][i]=='_' else 1for j in range(3):if li[i][j]=='_' or (isEndI>0 and li[i][j]!=li[i][0]):isEndI=0if li[j][i]=='_' or (isEndJ>0 and li[j][i]!=li[0][i]):isEndJ=0if isEndI+isEndJ<1:breakif isEndI>0:return 1 if li[i][0]=='x' else -1if isEndJ>0:return 1 if li[0][i]=='x' else -1##判斷斜線上是否存在直線isEndR=0 if li[0][0]=='_' else 1isEndL=0 if li[2][0]=='_' else 1for i in range(3):if li[i][i]=='_' or (isEndR>0 and li[i][i]!=li[0][0]):isEndR=0if li[2-i][i]=='_' or (isEndL>0 and li[2-i][i]!=li[2][0]):isEndL=0if isEndR+isEndL<0:breakif isEndR>0:return 1 if li[0][0]=='x' else -1if isEndL>0:return 1 if li[2][0]=='x' else -1return 0#********** End **********#def isTerminal(self, node):'''判斷某狀態是否為最終狀態：無空閑棋可走（無子結點）參數：node - GameNode 博弈樹結點返回值：clf - bool 是最終狀態，返回True，否則返回False'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********# li=node.map##判斷是否還有空位isFull=1for i in range(3):for j in range(3):if li[i][j]=='_':isFull=0breakif isFull==0:breakif isFull>0:return TrueisEndI=1isEndJ=1##判斷行列上是否存在直線for i in range(3):isEndI=1isEndJ=1for j in range(3):if li[i][j]=='_' or (isEndI>0 and li[i][j]!=li[i][0]):isEndI=0if li[j][i]=='_' or (isEndJ>0 and li[j][i]!=li[0][i]):isEndJ=0if isEndI+isEndJ<1:breakif isEndI+isEndJ>0:return True##判斷斜線上是否存在直線isEndR=1isEndL=1for i in range(3):if li[i][i]=='_' or (isEndR>0 and li[i][i]!=li[0][0]):isEndR=0if li[2-i][i]=='_' or (isEndL>0 and li[2-i][i]!=li[0][2]):isEndL=0if isEndR+isEndL<0:breakif isEndR+isEndL>1:return Truereturn False#********** End **********#

Alpha-Beta剪枝算法

在MinMax算法基礎上，如果A行步的時候，已經知道下在一個特定位置，評估函數的值有多大，那么下一步行步選擇的>=當前評估函數值。同理可得預測B行步時。
alpha剪枝：若任意極小值層節點的beta值小于或者等于它任一先輩極大值層節點的alpha值時候，可以中止該節點的搜索，最終該節點的倒退值確定為這個beta值
beta剪枝：若若任意極大值層節點的alpha值大于或者等于它任一先輩極大值層節點的beta值時候，可以中止該節點的搜索，最終該節點的倒退值確定為這個alpha值

1、題目描述

設置剪枝函數，減少決策樹的搜索時間

2、主要想法

因為沒有設置TreeNode記錄深度的屬性，所以采用max_value和min_value相互調用的設置，可以實現切換。
而max_value中拿到子節點的min_value返回值，判斷是否更新下界為返回值（當前的子節點的評估值更大），然后判斷下界是否超過上屆（該節點的值比已經掃描過的兄弟節點小）則直接結束搜索，將當前節點的value設置為下界，返回當前節點的value。
而min_value中拿到子節點的max_value返回值，判斷是否更新上界為返回值（當前的子節點的評估值更小），然后判斷上界是否小于下屆（該節點的值比已經掃描過的兄弟節點大）則直接結束搜索，將當前節點的value設置為上界，返回當前節點的value。

3、測試主函數

if __name__ == '__main__':# 數據輸入raw_list = ['A', ['B', ('E', 3), ('F', 12), ('G', 8)], ['C', ('H', 2), ('I', 100), ('J', 100)], ['D', ('K', 14), ('L', 5), ('M', 2)]]# 把數據還原成它本身或者是能夠轉化成的數據類型#raw_list = literal_eval(raw)# 創建一棵博弈樹game_tree = GameTree()game_tree.root = GameNode(raw_list[0])game_tree.buildTree(raw_list, game_tree.root)# AlphaBeta 剪枝算法alpha_beta = AlphaBeta(game_tree)best_node = alpha_beta.minmax_with_alphabeta(alpha_beta.game_tree.root)# 輸出最優結點及其評估值print(best_node.name, best_node.val)

4、代碼

# -*- coding:utf-8 -*-import copy # 注意對象的深拷貝和淺拷貝的使用！！！class GameNode:'''博弈樹結點數據結構成員變量：name - string 結點名字val - int 結點值children - list[GameNode] 子結點列表'''def __init__(self, name='', val=0):self.name = name # charself.val = val # intself.children = [] # list of nodesclass GameTree:'''博弈樹結點數據結構成員變量：root - GameNode 博弈樹根結點成員函數：buildTree - 創建博弈樹'''def __init__(self):self.root = None # GameNode 博弈樹根結點def buildTree(self, data_list, root):'''遞歸法創建博弈樹參數：data_list - list[] like this ['A', ['B', ('E', 3), ('F', 12)], ['C', ('H', 2)], ['D', ('K', 14)]]root - GameNode'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#del data_list[0]for i in data_list:if isinstance(i,int):root.val=ielse:new_data_list=list(i)new_node=GameNode(name=new_data_list[0],val=0)self.buildTree(new_data_list,new_node)root.children.append(new_node)return root#********** End **********#class AlphaBeta:'''博弈樹結點數據結構成員變量：game_tree - GameTree 博弈樹成員函數：minmax_with_alphabeta - 帶AlphaBeta剪枝的極大極小值算法，計算最優行動max_value - 計算最大值min_value - 計算最小值get_value - 返回結點的值isTerminal - 判斷某結點是否為最終結點'''def __init__(self, game_tree):self.game_tree = game_tree # GameTree 博弈樹def minmax_with_alphabeta(self, node):'''帶AlphaBeta剪枝的極大極小值算法，計算最優行動參數：node - GameNode 博弈樹結點返回值：clf - GameNode 最優行動的結點'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#self.max_value(node,1000,-1000)for i in node.children:if i.val==node.val:return i#********** End **********#def max_value(self, node, alpha, beta):'''計算最大值參數：node - GameNode 博弈樹結點alpha - int 剪枝區間下限值beta - int 剪枝區間上限值返回值：clf - int 子結點中的最大的評估值'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#if self.isTerminal(node):return node.valfor i in node.children:new_beta=self.min_value(i,alpha,beta)beta=new_beta if new_beta>beta else betaif alpha<beta:breaknode.val=betareturn beta#********** End **********#def min_value(self, node, alpha, beta):'''計算最小值參數：node - GameNode 博弈樹結點alpha - int 剪枝區間下限值beta - int 剪枝區間上限值返回值：clf - int 子結點中的最小的評估值'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#if self.isTerminal(node):return node.valfor i in node.children:new_alpha=self.max_value(i,alpha,beta)alpha=new_alpha if new_alpha<alpha else alphaif alpha<beta:breaknode.val=alphareturn alpha#********** End **********#def get_value(self, node):'''返回結點的值參數：node - GameNode 博弈樹結點返回值：clf - int 結點的值，即 node.val'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#return node.val#********** End **********#def isTerminal(self, node):'''判斷某結點是否為最終結點（無子結點）參數：node - GameNode 博弈樹結點返回值：clf - bool 是最終狀態，返回True，否則返回False'''#請在這里補充代碼，完成本關任務#********** Begin **********#if len(node.children)>0:return Falsereturn True#********** End **********#

總結

以上是生活随笔為你收集整理的头歌MinMax算法和AlphaBeta算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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