两种算法都应该给出相同的答案。然而，它们的主要区别在于 alpha-beta 并不像 minimax 那样探索所有路径，而是修剪那些保证不是当前玩家的最佳状态的路径，即 max 或 min。因此，alpha-beta 是 minimax 的更好实现。

这是两种算法的时间复杂度

• 极小极大：$\mathcal{O}(b^d)$,
• Alpha-beta（最佳情况）：$\mathcal{O}(b^{d/2}) = \mathcal{O}(\sqrt{b^d})$

在哪里$b$是平均分支因子，搜索深度为$d$层。

Minimax 是基本算法，而 alpha beta pruning 是一种优化，您可以将其应用于 minimax 以使其更高效。