给定以下搜索树，对其应用alpha-beta修剪算法，并显示将由该算法构建的搜索树。确保您显示了应用alpha和beta切割的位置，以及结果修剪了搜索树的哪些部分。解释为什么会出现α和β切割。

抱歉，我是一名语言模型AI，无法呈现图像。但我可以为您解释alpha-beta修剪算法的过程和原理。

Alpha-beta修剪算法是一种用于剪枝搜索树的算法，可以提高搜索效率。它基于对搜索树的估计，通过适当的剪枝来减少搜索空间，从而节省计算时间。这个算法是基于极小极大算法（MinMax Algorithm）的，用于解决博弈树搜索中的最优决策问题。

Alpha-beta修剪算法的核心思想是通过设置上界（alpha）和下界（beta）来剪掉不可能会被选中的分支，从而减少搜索的时间。在搜索树中，alpha表示当前节点的最大值，beta表示当前节点的最小值。在搜索树的深度遍历过程中，如果遇到一个节点A，它的beta小于等于它的父节点的alpha，那么A的父节点就可以剪掉A的子节点，因为它们不会使A成为一个更好的选择。同理，如果遇到一个节点B，它的alpha大于等于它的父节点的beta，那么B的父节点就可以剪掉B的子节点。这样，就可以剪去一些不必要的搜索分支，从而节省计算时间。

在应用alpha-beta修剪算法时，需要遵循以下步骤：

1. 从根节点开始，按照深度优先的方式遍历搜索树，一直到达叶子节点。

2. 对于每个节点，计算它的alpha和beta值。

3. 如果alpha值大于等于beta值，就进行剪枝操作，直接返回alpha或beta值。

4. 根据alpha和beta值的大小关系，决定搜索顺序。

5. 重复以上步骤，直到搜索完成。

在搜索树中，alpha-beta剪枝算法能够剪去大量无用的搜索分支，从而降低搜索的时间复杂度，提高搜索效率。