minimax

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我有對象的一個這樣的數組： arr = [ {name: "Alex", value: 1}, {name: "Bill", value: 2}, {name: "Jim", value: 3}, {name: "Dim", value: 5} ] 我想快速和乾淨的方式具有最小的一個最大值值屬性 min = 1, max = 5

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Javascript中的Minimax工作不正常

作爲一個練習項目，我在JSFiddle上製作了Tic-Tac-Toe遊戲（因爲已經不夠了，對不對？），然後我開始添加無與倫比的AI。在大多數情況下，它可以工作，但是有一些組合（例如，將X設置爲5,9,3或5,7或9），導致計算機無法正確計算最佳移動。上的jsfiddle項目：https://jsfiddle.net/jd8x0vjz/ 及相關函數開始行63： function evaluateM

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二進制搜索在這種情況下不起作用？

https://leetcode.com/problems/guess-number-higher-or-lower-ii/#/description。我們玩猜猜遊戲。遊戲如下：我從1到n挑選一個數字。你必須猜測我挑選了哪個號碼。每當你猜錯了，我會告訴你我選擇的號碼是高還是低。但是，當您猜測某個特定的數字x，並且您猜錯了時，您支付$ x $ 。當你猜測我選擇的數字時，你贏得比賽。給定一

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有人可以解釋minimax tic tac toe算法

我正在研究tic tac toe（用戶vs計算機）的AI，並且我正在使用minimax算法實現計算機的最佳移動。我已經看過YouTube上的一些視頻，並閱讀了一些人的代碼。但是，有些部分代碼我仍然對正在做的事感到困惑。以下面的代碼爲例，來自井號最小極小函數。有一個主要的if，else if，else語句和其他所有從那裏得到的。我的主要問題是理解嵌入的for循環，以及後面的2個if。我認爲，我已經對

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MiniMax算法的混淆

所以我目前正在做一個關於Mancala和NIM組合遊戲的MiniMax算法的作業。該程序的工作方式是向用戶詢問板的當前狀態，並且該程序將假設吐出用戶應該採取的第一個舉動以贏得比賽。我只是困惑，我是否想用所有可能的解決方案生成整個遊戲樹，並且在葉節點首先具有效用函數，然後讓MiniMax算法遞歸運行，或者在MiniMax算法中創建樹？我很抱歉，如果這個問題很不清楚，但我只是堅持這個想法，我似乎無法理

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連接4 Alpha-beta修剪可能失敗:(

我一直在工作了一段時間，人工智能問題，並在這個星期我已經嘗試編碼AI連接4與Python。首先我有複製板的問題，但我想在Python中你需要使用deepcopy來避免複製錯誤最後，我設法創建了alpha-beta修剪算法，它工作正常，但後來我測試了我的算法深度8對在線alpha-beta修剪算法深入6，令人驚訝的是我的算法丟失了，我用harvard的教師創建了評估函數，並且從msavenski的

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極小不是在井字棋

正確得分分支我試圖創造C.一個完美的井字棋遊戲，我用一個二維數組來跟蹤板。我已經將問題縮小到了我的minimax函數對每個潛在移動進行評分的方式，但我在調試時遇到了問題，因爲錯誤通常發生在第二步移動周圍，並且我無法跟蹤所有潛在的遊戲狀態從那一點。電腦進入第一，並且總是「X」。 minimax正在從computerMove函數中調用，該函數嘗試每個可用的移動，然後將它們最小化。它將從minima

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爲什麼我的極小極大算法不會撤消每一步？

我正在爲我製作的原創4人棋盤遊戲創建AI。關於棋盤遊戲詳情： 4名球員輪流同時移動他們的有色件在四個主要方向之一。碎片可以從板上移開。每個玩家在開始時都有5條生命。對於從棋盤上移走的棋子，玩家會失去1點生命。新作品將在整個遊戲中確定性地產生。我擡起頭如何做一個minimax算法，發現this。我通讀了這篇文章，並認爲我理解了所有內容，所以我試圖將第1.5節中的Java代碼翻譯成Swift。這

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用於Java中的TicTacToe AI的最簡單的MiniMax算法

我試圖掌握MiniMax算法，並且已經閱讀了它。我最初的方法是實現一個簡單的MiniMax算法，然後添加alpha-beta修剪。然而，這是我當前的代碼： public int miniMax(char[] node, int playerNum) { int victor = checkWin(node); // returns 0 if game is ongoing, 1 for

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收集和檢索從alphabeta框架的主要變化

我想在python中寫一個國際象棋引擎，我可以找到給定位置的最佳舉動，但我努力從該位置收集主要變化，以下是我所到目前爲止已經試過： def alphabeta(board, alpha, beta, depth, pvtable): if depth == 0: return evaluate.eval(board) for move in board.lega