多步搜索配合的剪枝策略包括?A. 广度优先B. 深度优先C. Alpha-Beta剪枝D. 随机剪枝

考查要点：本题主要考查对搜索算法中剪枝策略的理解，特别是多步搜索中的优化方法。

解题核心思路：
剪枝策略的目的是减少搜索空间，提高效率。需明确区分基本搜索算法（如广度优先、深度优先）与专门的剪枝技术（如Alpha-Beta剪枝）。Alpha-Beta剪枝是博弈树搜索中的经典剪枝方法，通过剪除肯定不会影响最终决策的分支，大幅减少计算量。

破题关键点：

• 广度优先（A）和深度优先（B）是基本搜索策略，而非剪枝方法。
• Alpha-Beta剪枝（C）是专门用于多步搜索的剪枝技术。
• 随机剪枝（D）并非标准剪枝策略，缺乏系统性。

选项分析：

1. A. 广度优先
   广度优先搜索（BFS）按层遍历节点，适用于寻找最短路径，但本身不包含剪枝逻辑，属于基础搜索策略，而非剪枝方法。

2. B. 深度优先
   深度优先搜索（DFS）沿单一路径深入，可能陷入无限循环或低效搜索，未针对剪枝优化，同样属于基础搜索策略。

3. C. Alpha-Beta剪枝
   Alpha-Beta剪枝是博弈树搜索中的核心优化技术。通过维护上下界（Alpha和Beta值），提前剪除无法影响最终结果的分支，显著减少计算量。这是多步搜索中经典的剪枝策略。

4. D. 随机剪枝
   剪枝需基于系统性规则（如Alpha-Beta的边界条件），随机剪枝缺乏理论依据，无法有效优化搜索效率。

结论：
只有Alpha-Beta剪枝（C）属于多步搜索的剪枝策略。