实现人机博弈核心是搜索引擎，可适配不同的搜索算法。
1、Alpha-Beta搜索
剪枝可减少极大极小搜索的冗余。
Alpha剪枝，父节点取极大值，剪除已确认较小的子节点。
Beta剪枝，父节点取极小值，剪除已确认较大的节点。
实验数据表明负极大值算法不适合alpha-beta搜索。效率比极大极小值算法低。
2、Fail-soft alpha-beta
搜索失败依然返回分数，并未提高效率，而是为算法改进提供便利。
3、渴望搜索，Aspiration Search
搜索估值在一个目标区间内视作成功，否则视作失败。失败需要重新调整目标区间。
4、极小窗口搜索，PVS，Principal Variation Search
记录最佳节点值作为目标区间最小值，能提升效率。
5、置换表，Transposition Table，TT
如果搜索过的节点已有记录，直接利用记录的结果。需要良好的层次设计。
6、哈希表，Hash Table
利用散列提升内存数据的查找速度。
7、Zobrist哈希技术
一种快速求hash算法。但实际上现代编程语言集成的开发sdk中通常有优秀的hash结构可直接使用，不用重复造轮子。
8、迭代深化，Iterative Deepening
从低到高逐层搜索，不断求精，以控制搜索时间。
9、历史启发，History Heuristic
根据部分已搜索的结果对将要搜索的节点进行优先级排序，提高剪枝效率。
10、杀手启发，Killer Heuristic
记录引发剪枝最多的走法，下次搜索同样深度时优先搜索。
11、SSS*
最佳优先方式建立搜索树，节点较少，但难以理解，内存空间过大。
12、MTD（f）
通过极小窗口不断调整区间，并用置换表记录优化搜索，依赖估值函数精确度。
