Alpha-beta pruning（α-β剪枝）是一种用于极大极小搜索（minimax）的优化技术，常见于棋类等双人零和博弈的搜索算法中。它通过在搜索博弈树时提前“剪掉”不可能影响最终决策的分支，显著减少需要评估的节点数量，从而加快搜索速度且不改变最终最优结果。（在不同上下文中也可泛指“剪枝”，但最常用指该博弈搜索技巧。）
/ˈælfə ˈbeɪtə ˈpruːnɪŋ/
Alpha-beta pruning helps the program search faster.
α-β剪枝能帮助程序更快地进行搜索。
With a good move-ordering strategy, alpha-beta pruning can cut the number of evaluated positions dramatically, allowing deeper minimax search in the same time.
如果配合良好的走法排序策略，α-β剪枝可以大幅减少需要评估的局面数量，从而在相同时间内进行更深的极大极小搜索。
“Alpha-beta pruning”中的 alpha 和 beta 源自希腊字母，用来表示搜索过程中维护的两个边界值：α通常代表当前已知的“最好下界”（对最大化一方而言的最佳保证值），β代表“最好上界”（对最小化一方而言的最佳限制值）。“pruning”原意是园艺里的“修剪枝条”，引申为在搜索树中剪去无用分支。
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