一个西洋跳棋小游戏，写成桌面Java程序，实现了人机对战，对博弈树的遍历进行了极大极小值的alpha-beta剪枝算法进行优化
含游戏开始和游戏规则子项，点游戏开始则重新开始游戏，点游戏规则弹出系统对话框说明游戏规则。
分为简单，一般，困难三个等级，由用户选择，从而设置机器人的博弈树算法搜索深度。
简单地开启和关闭游戏的下棋声音。
用四张不同的背景图来由用户选择更换背景。
对博弈树的遍历进行了极大极小值的alpha-beta剪枝算法进行优化
**算法的本质思想是：**一方总是寻找对己方最有利的的走法，而另一方总是寻找对对方最不利的走法。
一般应用在博弈搜索中，比如：围棋，五子棋，象棋等。结果有三种可能：胜利、失败和平局。暴力搜索，如果想通过暴力搜索，把最终的结果得到的话，搜索树的深度太大了，机器不能满足，一般都是规定一个搜索的深度，在这个深度范围内进行深度优先搜索。 假设：A和B对弈，轮到Ａ走棋了，那么我们会遍历A的每一个可能走棋方法，然后对于前面A的每一个走棋方法，遍历B的每一个走棋方法，然后接着遍历A的每一个走棋方法，如此下去，直到得到确定的结果或者达到了搜索深度的限制。当达到了搜索深度限制，此时无法判断结局如何，一般都是根据当前局面的形式，给出一个得分，计算得分的方法被称为评价函数，不同游戏的评价函数差别很大，需要很好的设计。
1）游戏开始界面调试情况
2）走棋调试情况
3）胜负判断调试情况
