Minimax算法与α-β剪枝
在局面确定的双人对弈里，常采用博弈树搜索。我方追求更大的赢面，而对方会设法降低我方的赢面。由于局面确定，因此可以对赢面进行评估。我方往较大赢面的方向走，同时考虑对方的走法。由于对方的走法不确定，就假设对方会选择最大程度降低我方赢面的方向走，我方应规避那些对方可以大幅降低我方赢面的走法。原文
Minimax算法
例如，对于如下的局势，假设从左往右搜索，根节点的数值为我方赢面（倒推值）：
我方应选择中间的路线。因为，如果选择左边的路线，最差的赢面是3；如果选择中间的路线，最差的赢面是15；如果选择右边的路线，最差的赢面是1。虽然选择右边的路线可能有22的赢面，但对方也可能使我方只有1的赢面，假设对方会选择使得我方赢面最小的方向走，那么经过权衡，显然选择中间的路线更为稳妥。
实际上，在看右边的路线时，当发现赢面可能为1就不必再去看赢面为12、20、22的分支了，因为已经可以确定右边的路线不是最好的。这个过程就是剪枝，可以避免不必要的计算。
α−β 剪枝
若已知某节点的所有子节点的倒推值，则可以算出该节点的倒推值：对于MAX节点，取最大倒推值；对于MIN节点，取最小倒推值。
记 v 为节点的倒推值，且 α≤v≤β，即 α为最大下界， β 为最小上界。当 α ≥ β 时，该节点剩余的分支就不必继续搜索了（也就是可以进行剪枝了）。注意，当 α = β 时，也可以剪枝，这是因为不会有更好的结果了，但可能有更差的结果。
描述一下我的理解：
若在MIN节点处，MIN的子节点中有一个MAX小于MIN父节点MAX的α，也就是这个MIN节点更新β后的α＞β，也就意味着该MIN会导致敌方选得比其他MIN更小的数，这是不希望看到的，也就是说这个MIN是被舍弃的，这个MIN节点下未被搜索的子节点就被遗弃了
若在MAX节点处，MAX的子节点中有一个MIN大于MAX父节点MIN的β，也就是这个MAX节点更新α后的α＞β，也就意味着该MAX会导致我方选得比其他MAX更大的数，这是敌方不希望看到的，也就是说这个MAX是被舍弃的，这个MAX节点下未被搜索的子节点就被遗弃了