🎮 背景介绍：

蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）是一种用于决策过程中的算法，它在游戏AI中有着广泛的应用。相较于传统的搜索算法，MCTS能够更有效地平衡探索与利用，尤其是在复杂度极高的情况下。

💡 主要流程：

1️⃣ 选择阶段：从当前状态开始，根据已有信息（例如，访问次数和赢率），沿着策略不断向下探索，直到到达一个未完全展开的状态节点。

🔍 评估阶段：对未展开的节点进行模拟，即随机玩游戏直到结束，并记录结果。这个过程可能需要多次重复以获得更准确的结果。

🔄 回溯阶段：将模拟结果回传给父节点及其祖先节点，更新它们的相关统计信息，如访问次数和赢率。

🌱 扩展阶段：根据回溯阶段的结果，在某些情况下可能会扩展新的子节点，以便于后续的选择阶段。

这些步骤循环往复，最终形成一棵树，树的根节点代表初始状态，而树的深度则表示了决策的复杂性。通过这种方式，MCTS能够在复杂的环境中找到合理的解决方案。