Minimax 算法是一种在决策树中用于搜索最优策略的算法，主要用于解决零和博弈问题。在围棋、象棋等游戏中，Minimax 算法可以帮助计算机程序模拟人类玩家的思维过程，从而做出最佳决策。Minimax 算法的基本思想是，在每一轮决策中，都假设对手会采取对自己最有利的行动，然后根据这个假设来选择自己的最佳行动。

二、Minimax 算法的设置步骤

1. 定义评价函数：首先需要定义一个评价函数，用于评估当前棋盘状态的好坏。这个函数可以是简单的得分计算，也可以是更复杂的评估模型。

2. 设置深度限制：为了提高搜索效率，通常会对搜索深度进行限制。深度限制可以防止算法陷入无限循环。

3. 递归搜索：Minimax 算法通过递归的方式在决策树上进行搜索。在每一层递归中，都会模拟当前玩家的所有可能行动，并评估这些行动的结果。

4. 剪枝优化：为了减少搜索空间，可以使用剪枝技术。例如，如果某个分支的得分已经低于当前最佳得分，就可以剪掉这个分支，不再进行搜索。

5. 模拟对手行动：在搜索过程中，需要模拟对手的行动。这通常是通过评估函数来实现的，假设对手会采取对自己最有利的行动。

三、Minimax 算法中的中文设置

1. 字符编码：确保程序支持中文编码，如UTF-8。在编写代码时，确保所有涉及中文的部分都使用正确的编码。

2. 棋盘表示：如果棋盘需要显示中文字符，需要定义一个映射关系，将棋盘上的位置与对应的中文字符对应起来。

3. 输出结果：在输出搜索结果时，需要将中文字符正确地显示出来。这通常涉及到格式化和输出控制。

4. 用户交互：如果程序需要与用户进行中文交互，需要提供相应的中文界面和提示信息。

四、Miniday 算法简介

Miniday 算法是 Minimax 算法的一种改进版本，它通过引入时间限制来优化搜索效率。Miniday 算法的基本思想是在搜索过程中，如果剩余时间不足，则提前终止搜索，以节省计算资源。

五、Miniday 算法的调整步骤

1. 设置时间限制：为 Miniday 算法设置一个合理的时间限制，这个限制应该根据实际情况进行调整。

2. 动态调整搜索深度：根据剩余时间动态调整搜索深度。如果剩余时间较多，可以增加搜索深度；如果剩余时间较少，则减少搜索深度。

3. 优先级调整：在搜索过程中，优先考虑那些对最终结果影响较大的节点。

4. 启发式搜索：结合启发式搜索技术，提高搜索效率。

六、Miniday 算法中的中文调整

1. 时间单位转换：确保程序能够正确地将中文时间单位（如秒、分钟）转换为程序可识别的时间值。

2. 中文提示信息：在程序运行过程中，提供中文提示信息，方便用户理解程序状态。

3. 日志记录：记录搜索过程中的中文日志，以便后续分析和调试。

Minimax 算法和 Miniday 算法都是博弈论中重要的算法，它们在游戏人工智能领域有着广泛的应用。通过设置中文环境，可以使得这些算法更加符合中文用户的需求。在实际应用中，需要根据具体情况进行调整，以达到最佳效果。