使用二叉搜索树进行 Alpha Beta 修剪

Question

我正在使用找到的 Alpha-Beta 修剪示例研究 Minimax 算法 here。在示例中，他们使用数组来实现搜索树。我按照这个例子，但也尝试用二叉搜索树来实现它。以下是我在树中使用的值：3、5、6、9、1、2、0、-1。

最后的最佳值应该是 5。随着 BST 的实现，我一直得到 2。

我认为这是问题所在，但我不知道如何解决它：
如果它看到叶节点在尝试检查下一个值时停止获取空指针异常，我将代码写入 return 退出递归。但相反，我认为它过早地停止了搜索（基于我在使用调试器单步执行代码时看到的内容）。但是，如果我删除检查，代码将在空指针上失败。

有人能指出我正确的方向吗？我做错了什么？

代码如下：

public class AlphaBetaMiniMax {

    private static BinarySearchTree myTree = new BinarySearchTree();
    static int MAX = 1000;
    static int MIN = -1000;
    static int opt;

    public static void main(String[] args) {
        //Start constructing the game
        AlphaBetaMiniMax demo = new AlphaBetaMiniMax();

        //3, 5, 6, 9, 1, 2, 0, -1
        demo.myTree.insert(3);
        demo.myTree.insert(5);
        demo.myTree.insert(6);
        demo.myTree.insert(9);
        demo.myTree.insert(1);
        demo.myTree.insert(2);
        demo.myTree.insert(0);
        demo.myTree.insert(-1);

        //print the tree
        System.out.println("Game Tree: ");
        demo.myTree.printTree(demo.myTree.root);

        //Print the results of the game
        System.out.println("\nGame Results:");

        //run the  minimax algorithm with the following inputs
        int optimalVal = demo.minimax(0, myTree.root, true, MAX, MIN);
        System.out.println("Optimal Value: " + optimalVal);

    }

    /**
     * @param alpha = 1000
     * @param beta = -1000
     * @param nodeIndex - the current node
     * @param depth - the depth to search
     * @param maximizingPlayer - the current player making a move
     * @return - the best move for the current player
     */
    public int minimax(int depth, MiniMaxNode nodeIndex, boolean maximizingPlayer, double alpha, double beta) {

        //Base Case #1: Reached the bottom of the tree
        if (depth == 2) {
            return nodeIndex.getValue();
        }

        //Base Case #2: if reached a leaf node, return the value of the current node
        if (nodeIndex.getLeft() == null && maximizingPlayer == false) {
            return nodeIndex.getValue();
        } else if (nodeIndex.getRight() == null && maximizingPlayer == true) {
            return nodeIndex.getValue();
        }

        //Mini-Max Algorithm
        if (maximizingPlayer) {
            int best = MIN;

            //Recur for left and right children
            for (int i = 0; i < 2; i++) {

                int val = minimax(depth + 1, nodeIndex.getLeft(), false, alpha, beta);
                best = Math.max(best, val);
                alpha = Math.max(alpha, best);

                //Alpha Beta Pruning
                if (beta <= alpha) {
                    break;
                }
            }
            return best;
        } else {
            int best = MAX;

            //Recur for left and right children
            for (int i = 0; i < 2; i++) {

                int val = minimax(depth + 1, nodeIndex.getRight(), true, alpha, beta);
                best = Math.min(best, val);
                beta = Math.min(beta, best);

                //Alpha Beta Pruning
                if (beta <= alpha) {
                    break;
                }
            }
            return best;
        }
    }
}

输出：

Game Tree: 
-1 ~ 0 ~ 1 ~ 2 ~ 3 ~ 5 ~ 6 ~ 9 ~ 
Game Results:
Optimal Value: 2

Answer 1

您的问题是您的迭代取决于 2 的循环控制，而不是节点 == null 查找 nodeIndex.getRight()(for max) getLeft(for min.)[=11=]

记住一棵树有 1头（一级）

二级 = 2

第 3 级 = 4

4号8 等等。所以你的循环算法甚至不会下降 3 个级别。

for (int i = 0; i < 2; i++) {

     int val = minimax(depth + 1, nodeIndex.getLeft(), false, alpha, beta);
                best = Math.max(best, val);
                alpha = Math.max(alpha, best);

                //Alpha Beta Pruning
                if (beta <= alpha) {
                    break;
                }

更改循环以正确控制迭代，您应该可以轻松找到最高值。

使用二叉搜索树进行 Alpha Beta 修剪

Alpha Beta Pruning with Binary Search Tree

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binary-search-tree

minimax

alpha-beta-pruning