剪枝是
信息学领域中优化
搜索算法的关键技术，通过移除搜索树中的无效分支降低计算复杂度。该技术在
深度优先搜索中应用广泛，可将指数级复杂度降至近似多项式级。其核心原理包括可行性剪枝（终止非法状态扩展）和最优性剪枝（消除超出现有最优解的分支）。
剪枝通过动态评估搜索路径的有效性，提前终止无价值分支的扩展。在语义单元表示树处理中，采用四步剪枝流程：语义单元分解、变量串替换、排序优化与树形转换，最终生成精简的树结构。
神经网络剪枝采用权衰减法，通过稀疏化处理压缩模型规模。该方法在保持模型精度的前提下，减少参数量的同时提升推理速度。局部上下文分析剪枝则构建WordNet概念树，通过两阶段阈值判定（r1=0.05，r2=0.10）删除低相关性语义分支。
算法竞赛实践：洛谷P1074数独问题通过优化填充顺序，将搜索效率提升47%；hdu 1010迷宫问题应用奇偶剪枝理论，减少无效路径探查达62%。农夫抓牛问题（poj 3278）采用BFS可行性剪枝，将时间复杂度从O(2^n)降至O(n)。