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。A、最小B、最大C、任意D、以上答案均不正确
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。
- A、最小
- B、最大
- C、任意
- D、以上答案均不正确
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下面关于哈夫曼树的叙述中，正确的是()A.哈夫曼树一定是完全二叉树B.哈夫曼树一定是平衡二叉树C.哈夫曼树中权值最小的两个节点互为兄弟节点D.哈夫曼树中左孩子节点小于父节点、右孩子节点大于父节点
varnode=dataTree.findNode(li：first-child);是什么意思()A、获得id是child的节点对象B、获取first父对象的所有子对象C、获得所有子节点D、获得根节点
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。() 此题为判断题(对，错)。
阅读以下说明和C语言函数，应填入(n)处。【说明】在一个分布网络中，资源(石油、天然气、电力等)可从生产地送往其他地方。在传输过程中，资源会有损耗。例如，天然气的气压会减少，电压会降低。我们将需要输送的资源信息称为信号。在信号从信源地送往消耗地的过程中，仅能容忍一定范围的信号衰减，称为容忍值。分布网络可表示为一个树型结构，如图10-9所示。信号源是树根，树中的每个节点(除了根)表示一个可以放置放大器的子节点，其中某些节点同时也是信号消耗点，信号从一个节点流向其子节点。每个节点有一个d值，表示从其父节点到该节点的信号衰减量。例如，在图10-9中，节点w、p、q的d值分别为2、1、3，树根节点表示信号源，其d值为0。每个节点有一个M值，表示从该节点出发到其所有叶子的信号衰减量的最大值。显然，叶子节点的M值为0。对于非叶子节点j，M(j)=max{M(k)+d(k)|k是j的孩子节点}。在此公式中，要计算节点的M值，必须先算出其所有子节点的M值。在计算M值的过程中，对于某个节点i，其有一个子节点k满足d(k)+M(k)大于容忍值，则应在k处放置放大器，否则，从节点i到某叶子节点的信号衰减量会超过容忍值，使得到达该叶子节点时信号不可用，而在节点i处放置放大器并不能解决到达叶子节点的信号衰减问题。例如，在图10-9中，从节点p到其所有叶子节点的最大衰减值为4。若容忍值为3，则必须在s处放置信号放大器，这样可使得节点p的M值为2。同样，需要在节点小v处放置信号放大器，如图10—10阴影节点所示。若在某节点放置了信号放大器，则从该节点输出的信号与信号源输出的信号等价。函数placeBoosters(TreeNode*root)的功能是：对于给定树型分布网络中各个节点，计算其信号衰减量的最大值，并确定应在树中的哪些节点放置信号放大器。全局变量Tolerance保存信号衰减容忍值。树的节点类型定义如下：typedef struct TreeNode{int id； /*当前节点的识别号*/int ChildNum； /*当前节点的子节点数目*/int d; /*父节点到当前节点的信号衰减值*/struct TreeNode **childptr； /*向量，存放当前节点到其所有子节点的指针*/int M； /*当前节点到其所有子节点的信号衰减值中的最大值*/bool boost； /*是否在当前节点放置信号放大器的标志*/}TreeNode；【C语言函数】void placeBoosters(TreeNode *root){ /* 计算root所指节点处的衰减量，如果衰减量超出了容忍值，则放置放大器*/TreeNode *p；int i，degradation；if( (1) ){degradation = 0；root-＞M = 0；i=0；if (i＞=root-＞ChildNum)return；p=(2)；for(;i＜root-＞ChildNum p； i++，p =(3)){p-＞M = 0；(4)；if (p-＞d+p-＞M＞Tolerance) { /*在p所指节点中放置信号放大器*/p-＞boost=true；p-＞M = 0；}if (p-＞d + p-＞M ＞ degradation)degradation = p-＞d + p-＞M；}root-＞M =(5)；}}
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。
关于极小极大搜索方法，下列说法正确的是（）A、当轮到我方走棋时，首先按照一定的搜索深度生成出给定深度d以内的所有状态，计算所有叶节点的评价函数值。B、然后从d-1层节点开始逆向计算。C、对于我方要走的极大节点取其子节点中的最大值为该节点的值D、对于对方要走的极小节点取其子节点中的最小值为该节点的值。E、一直到计算出根节点的值为止，获得根节点取值的那一分枝，即为所选择的最佳走步。
在双代号网络计划中，节点的最迟时间计算是（）。A、以该节点为完成节点的工作的最早完成时间的最大值B、以该节点为开始节点的工作的最早开始时间的最大值C、以该节点为开始节点的工作的最迟开始时间的最小值D、以该节点为开始节点的工作的最迟开始时间的最大值
在双代号网络计划中，节点的最早时间计算是（）。A、以该节点为完成节点的工作的最早完成时间的最大值B、以该节点为完成节点的工作的最早完成时间的最小值C、以该节点为开始节点的工作的最迟开始时间的最大值D、以该节点为开始节点的工作的最迟完成时间的最小值
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。
在双代号网络计划中，节点的最早时间计算是（）。A、以该节点为完成节点的工作的最早完成时间的最大值B、以该节点为完成节点的工作的最早完成时间最小值C、以该节点为开始节点的工作的最迟开始时间的最大值D、以该节点为开始节点的工作的最迟完成时间的最小值
判断题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。A对B错
判断题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。A对B错
单选题varnode=dataTree.findNode（li：first-child）；是什么意思（）A获得id是child的节点对象B获取first父对象的所有子对象C获得所有子节点D获得根节点
多选题关于极小极大搜索方法，下列说法正确的是（）A当轮到我方走棋时，首先按照一定的搜索深度生成出给定深度d以内的所有状态，计算所有叶节点的评价函数值。B然后从d-1层节点开始逆向计算。C对于我方要走的极大节点取其子节点中的最大值为该节点的值D对于对方要走的极小节点取其子节点中的最小值为该节点的值。E一直到计算出根节点的值为止，获得根节点取值的那一分枝，即为所选择的最佳走步。
单选题在极大极小过程中，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。A最小B最大C任意D以上答案均不正确