不正确。
剪枝方法利用已经搜索的信息，剪掉哪些对于搜索最佳走步没有意义的分枝，其找到的最佳走步与极小极大方法找到的结果是一样的。而且搜索效率有很大提高。
（简答题）
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？
正确答案
答案解析
略
相似试题
（判断题）
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。
（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。
（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。
（简答题）
α－β剪枝的条件是什么？
（多选题）
关于极小极大搜索方法，下列说法正确的是（）
（填空题）
回溯法搜索解空间树时，常用的两种剪枝函数为（）和（）。
（多选题）
极小极大搜索方法中，关于f（p）取值下列说法正确的是（）
（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。
（单选题）
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。
