註意下面的核心的算法中的變量currentBoardSituation，表示當前機器最新的盤面情況, CountList表示第壹層子節點可以選擇的較好的盤面的集合。核心的算法如下：
void MainDealFunction()
{
value=－MAXINT; //對初始根節點的value賦值
CalSeveralGoodPlace(currentBoardSituation,CountList);
//該函數是根據當前的盤面情況來比較得到比較好的可以考慮的幾個盤面的情況，可以根據實際的得分情況選取分數比較高的幾個盤面，也就是說在第壹層節點選擇的時候采用貪婪算法，直接找出相對分數比較高的幾個形成第壹層節點，目的是為了提高搜索速度和防止堆棧溢出。
pos=CountList.GetHeadPosition();
CBoardSituation＊ pBoard;
for(i=0;ivalue=Search(pBoard,min,value,0);
Value=Select(value,pBoard－>value,max);
//取value和pBoard－>value中大的賦給根節點
}
for(i=0;ivalue)
//找出那壹個得到最高分的盤面
{
currentBoardSituation=pBoard;
PlayerMode=min; //當前下子方改為人
Break;
}
}
其中對於Search函數的表示如下：實際上核心的算法是壹個剪枝過程，其中在這個搜索過程中相關的四個參數為：（1）當前棋局情況；（2）當前的下子方，可以是機器(max)或者是人(min)；（3）父節點的值oldValue；（4）當前的搜索深度depth。
double Search(CBoardSituation＆
board,int mode,double oldvalue,int depth)
{
CList m_DeepList;
if(deptholdvalue))== TRUE)
{
if(mode==max)
value=select(value,search(successor
Board,min,value,depth＋1),max);
else
value=select(value,search(successor
Board,max,value,depth＋1),min);
}
return value;
}
else
{
if ( goal(board)<>0)
//這裏goal(board)<>0表示已經可以分出勝負
return goal(board);
else
return evlation(board);
}
}
註意這裏的goal(board)函數是用來判斷當前盤面是否可以分出勝負，而evlation(board)是對當前的盤面從機器的角度進行打分。
下面是Select函數的介紹，這個函數的主要目的是根據 PlayerMode情況，即是機器還是用戶來返回節點的應有的值。
double Select(double a,double b,int mode)
{
if(a>b ＆＆ mode==max)? (a< b ＆＆ mode==min)
return a;
else
return b;
}