α剪枝是指若任一极小值层节点的β值小于或等于它任一先辈极大值居节点的α值，即α（先辈层）≥β（后继层），则可中止该极小值层中这个MIN节点以下的搜索过程。这个MIN节点最终的倒推值就确定为这个β值。

β剪枝是指若任一极大值层节点的α值大于或等于它任一先辈极小值层节点的β值，即α（后继层）≥β（先辈层），则可以中止该极大值层中这个MAX节点以下的搜索过程。这个MAX节点的最终倒推值就确定为这个α值。

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比起极小--极大法来，α-β剪枝法增大了找不到最佳走步的危险性，但其效率较高。

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α－β剪枝的条件是什么？

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剪枝方法只是极小极大方法的一种近似，剪枝可能会遗漏掉最佳走步。这种说法是否正确？

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在极小极大过程中，用端节点的静态估计函数f（p）求倒推值时，两位选手应采取不同的策略，从下往上逐层交替使用（）的选值方法。

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在极大极小过程中，当端节点的估值计算出来后，推算“与”父节点得分的方法是选其子节点中一个（）的得分作为父节点的得分。

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二叉树中除叶结点外， 任一结点X，其左子树根结点的值小于该结点（X）的值；其右子树根结点的值≥该结点（X）的值，则此二叉树一定是二叉排序树。

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什么是α测试和β测试？

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比较α测试与β测试，说明其异同。

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