克劳德·香农提出：程序应该早一些剪断搜索，并在搜索中对状态应用__，有效地将非终端节点转换为终端叶节点[1]。

考查要点：本题主要考查对克劳德·香农提出的搜索算法优化方法的理解，特别是剪枝策略中的核心概念。

解题核心思路：题目中提到的“剪断搜索”和“将非终端节点转换为终端叶节点”是关键线索。需要明确在搜索算法中，启发式评价函数的作用是通过评估状态优先级，提前终止不必要的搜索分支，从而优化效率。

破题关键点：

1. 剪枝的本质是减少需要展开的节点数量。
2. 启发式评价函数通过为状态提供评估值，帮助算法判断是否继续探索该分支，直接关联题目中的“转换节点”操作。

在搜索算法（如游戏树搜索）中，非终端节点是需要进一步扩展的节点，而终端叶节点是搜索终止的叶子节点。香农提出的方法通过以下步骤实现优化：

1. 应用启发式评价函数：为每个状态赋予一个评估值，反映其对目标的接近程度。
2. 提前终止低效分支：若某分支的评估值不足以改变最终决策，算法可直接将其视为终端节点，避免进一步展开。
3. 提升效率：通过减少搜索深度和节点数量，大幅降低计算复杂度。