一層的情況就不討論了，直接就是走一步後，當前局面的最高分
第二層情況
第三層情況
現在分析一下為什麼會出現最大最小值演算法：
因為走棋是你一步我一步的來。
作為我來說，我肯定願意選當前局面分值最大的一步。
作為對方來說，對方肯定不是傻子，肯定選你局面分最小的情況。
這樣就形成了，最大，最小值演算法，最大（我）,最小（你）。
理想的情況，計算機是不會輸的，因為他可以選擇出最優的路徑，前提是層數最夠多。
當然每加一層，是指數式增長。所以計算機是不可能真的有無限層。所以計算機可能輸。
int ai::getmaxscore(game* game, int level, int curmaxscore)}}
return maxscore;
}int ai::getminscore(game* game, int level, int curminscore)}}
return minscore;
}
象棋AI博弈演算法（最大值最小值演算法）
最大值最小值在象棋運用的很多，也是最基礎的走棋演算法 首先根據基礎局面計算各個走棋的局面分，假如說電腦要計算三層，那麼如圖 總之就是要在所有走法中瘸子裡面挑將軍的意思 電腦想自己得分最高，電腦假設人下棋的時候要推斷出最優的走法也就是得分最高的走法，那麼人就會選擇電腦走法得分最高的走法，然後人從這些走...
最大最小值演算法
inputiterator min element inputiterator beg,inputiterator end inputiterator min element inputiterator beg,inputiterator end,compfunc op inputiterator ...
陣列中求最大最小值
include include using namespace std 先判斷陣列是含有奇數偶數個元素，如果偶數個元素，將a 0 a 1 最大最小值分別給max min，從第二個元素兩個兩個進行比較，最大值給 max 最小值給min 如果為奇數個元素，將a 0 先分別置為最大最小值，兩個元素兩個元素...