Python Negamax算法

是一种博弈树搜索算法，用于解决零和游戏（即一方获胜，另一方必然失败）的最佳决策问题。它是Minimax算法的一种变体，通过递归地搜索博弈树的所有可能走法，找到最优的决策。

Negamax算法的基本思想是，将每个玩家的得分视为正值或负值，其中正值表示当前玩家有利，负值表示对手有利。在搜索过程中，每个节点都会计算当前玩家的得分，并选择最大得分的子节点作为最佳决策。

Negamax算法的优势在于简单且高效。它可以应用于各种零和游戏，如棋类游戏（如国际象棋、围棋）、扑克游戏等。由于其搜索的广度和深度可以根据需求进行调整，因此可以适应不同复杂度的游戏。

Negamax算法的应用场景包括人机对弈、游戏AI开发、决策支持系统等。通过使用Negamax算法，可以提供给玩家最佳的游戏策略，提高游戏的挑战性和娱乐性。

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