第七章 给世界来点小小的人工智能算法震撼（5/5）
“如果使用极小化极大算法去遍历所有的可能性，这对算力的要求太高，Macintosh&nrtable肯定支撑不起这个程度的遍历运算。
在所有选项中有很多是明显可以排除的，这就涉及到Alpha-Beta剪枝算法去把不必要的落子给排除。
把搜索时间聚焦在更有希望的子分支上。”
“这样做好像还是有点问题，因为它只能去计算局面价值，局面价值未必是真实价值。
用局面评估算法依然有损失算力的可能，考虑到Macintosh&nrtable的性能，我必须要节约每一点算力到胜负上。”
“我好像忘了什么。
没错，是移动排序！
如果能够把移动排序和Alpha-Beta剪枝算法相结合，这样的话我就不用每个回合都去重新计算其动作，可以直接去利用已经计算出来的数据。
然后再将它记录下来的数据和转置表结合，跳过已经见过的节点，这样的话就能够最大化利用宝贵的运存。”