pvs搜索算法？

pvs(PrincipalVariationSearch)又称最小窗口搜索（minimal window search），是alpha-beta pruning的一个变种，其区别在于除主变量节点外的其他所有节点都用一个零窗口(alpha,beta)且alpha=beta 进行搜索,其理念是对浅层的节点进行整理使其基本有序，并假设第一个节点是最好的，做为主变量，进行全窗口搜索。通过零窗口搜索其他节点，判断是否存在这些节点是否比当前最优值要好。假如符合alpha-beta剪枝则进行剪枝，假如高值失败则证明当初的节点不是主变量，对当前节点重新进行一次全窗口搜索，作为新的主变量。例如对于一个（alpha，alpha+1）的零窗口，假设返回的值为alpha+1，这说明该节点存在比alpha要大的值，因此需要对其进行一次重新搜索，这次就会得到一个比alpha大的值，去更新alpha的值，假如alpha>beta则进行剪枝。假如返回值=beta)break                                          

    return alpha

    else

        for each child of node

       if child is first child

                    value := pvs(child, depth-1, alpha, beta, maxplayer)

                    else

            value := pvs(child, depth-1, beta-1, beta, maxplayer)       

            if alpha

               value := pvs(child,depth-1,alpha,value,maxplayer)                       

       if(value= beta)break                                          

    return alpha