Для запуска вычислений ходов в отдельном потоке при использовании Tkinter можно воспользоваться модулем `threading`. Ниже приведен пример кода, который показывает, как создать отдельный поток для выполнения вычислений:
```python
import tkinter as tk
import threading
def do_computations():
# Здесь выполняются вычисления
pass
def start_computations_thread():
thread = threading.Thread(target=do_computations)
thread.start()
# Пример использования
root = tk.Tk()
button = tk.Button(root, text="Start Computations", command=start_computations_thread)
button.pack()
root.mainloop()
```
Чтобы оптимизировать процесс вычисления оптимального хода компьютера на Tkinter, можно использовать асинхронную обработку событий. Например, вместо выполнения всех вычислений в одном блокирующем методе, можно разбить их на несколько частей и выполнять каждую часть поочередно в цикле с использованием метода `after()` для создания псевдо-асинхронного поведения.
```python
import tkinter as tk
def do_some_calculations():
# Выполняем часть вычислений
pass
def do_more_calculations():
# Выполняем еще часть вычислений
pass
def optimal_move():
# Выполняем оптимальный ход
do_some_calculations()
root.after(50, do_more_calculations)
root = tk.Tk()
button = tk.Button(root, text="Optimal Move", command=optimal_move)
button.pack()
root.mainloop()
```
Это поможет предотвратить замедление интерфейса при средней глубине анализа, поскольку вычисления будут выполняться поэтапно, позволяя работать интерфейсу между этими этапами.