解析： 这是一个动态规划问题，我们需要找到一个最优的二叉查找树，使得所有搜索操作访问的结点总数最少。我们可以使用动态规划的方法来解决这个问题。首先，我们需要定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示从i到j的关键字组成的子序列构建的最优二叉查找树的搜索操作访问的结点总数。然后，我们需要遍历所有可能的子序列长度，对于每个子序列长度，我们需要遍历所有可能的根节点，计算以该根节点为根的子树的搜索操作访问的结点总数，并更新dp数组。我们可以通过dp数组计算出平均搜索每个结点的访问结点数的值。 代码如下： ```python def optimal_bst(p, q): n = len(p) - 1 m = len(q) cost = [[0 for _ in range(m)] for _ in range(m)] root = [[0 for _ in range(m)] for _ in range(m)] for i in range(1, m + 1): cost[i - 1][i - 1] = q[i - 1] cost[i - 1][i] = q[i] root[i - 1][i] = i for l in range(2, n + 2): for i in range(m - l + 1): j = i + l - 1 cost[i][j] = min([cost[i][r - 1] + cost[r][j] for r in range(i, j + 1)]) root[i][j] = min([cost[i][r - 1] + cost[r][j] for r in range(i, j + 1)]).index(min([cost[i][r - 1] + cost[r][j] for r in range(i, j + 1)])) + i return cost[0][m - 1], root def print_tree(root, i, j): if i == j: print('d', i, end='') else: print('k', root[i][j], end='') print_tree(root, i, root[i][j] - 1) print_tree(root, root[i][j] + 1, j) p = [0.1, 0.05, 0.1, 0.2] q = [0.05, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05, 0.1] cost, root = optimal_bst(p, q) print('平均搜索每个结点的访问结点数的值为：', cost / sum(p)) print_tree(root, 0, len(q) - 1) ``` 注意：这个问题的描述和输入输出样例可能存在一些错误，因为在实际的问题中，关键字和虚拟键的概率通常是已知的，而不是需要用户输入的。这个问题的描述中没有明确说明如何计算平均搜索每个结点的访问结点数的值，所以我假设这个值是所有搜索操作访问的结点总数除以所有关键字的总概率。 [2024-05-30 18:04:31 | AI写代码神器 | 743点数解答]