为了解决这个问题，我们可以使用动态规划来构造最优二叉查找树。这里是一个基本的Python代码示例，它计算了给定概率下的最优二叉查找树，并输出了平均搜索每个结点的访问结点数的值。 ```python def optimal_bst(p, q): n = len(p) e = [0] * (n + 1) w = [0] * (n + 2) root = [0] * (n + 2) * (n + 1) # Initialize w and e w[0], w[n + 1] = q[0], q[n] for i in range(1, n + 1): w[i] = w[i - 1] + p[i - 1] + q[i] e[i] = e[i - 1] + p[i - 1] # Build optimal BST using dynamic programming for l in range(n + 1): for r in range(l, n + 1): root[l][r] = r # Assume the rightmost key is the root initially min_cost = float('inf') for i in range(l, r + 1): t = e[i] + q[i] * (root[l][i - 1] + 1) + w[r] * (root[i + 1][r] + 1) if t < min_cost: min_cost = t root[l][r] = i e[r + 1] = min_cost + e[r] # The total cost of the optimal BST is stored in e[n + 1] total_cost = e[n + 1] total_probability = w[n + 1] # Calculate the average cost per search average_cost = total_cost / total_probability return average_cost # Input sample p = [0.15, 0.1, 0.05, 0.1, 0.2, 0.05, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05] q = [0.05, 0.1, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.1, 0.05, 0.1, 0.1] # Calculate the average search cost average_search_cost = optimal_bst(p, q) # Output the result with two decimal places print(f"{average_search_cost:.2f}") ``` 这段代码首先计算了每个关键字和虚拟键的累计权重（`w`数组），并且为每个子树（`l`到`r`范围内的关键字）计算了最小成本。每个子树的根节点通过动态规划的方法确定，以达到最小访问结点数的总成本。我们计算了平均搜索成本，并输出保留两位小数的结果。 输入描述和输出描述中的样例输入和输出似乎有不一致之处。我假设输入样例中的概率应该分别对应`p`和`q`数组，并且输出样例应该是一个实数。如果实际情况有所不同，请根据实际情况调整代码中的输入部分。 [2024-06-07 16:16:21 | AI写代码神器 | 780点数解答]