用于决策树求和与取最大值的标准数据结构/算法咨询

我用树结构来表示一系列决策及其对应的收益：

存在两个决策：0可选a、b或c，1可选d或e。仅当0=c时，1的选择才会产生影响，此时0=c且1=d对应的收益为4。

这些决策没有固定顺序，可通过表格或调换树中0与1的顺序来表示：

我拥有大量此类树，它们的深度、形状及编码的决策集各不相同（部分树含决策0、1，部分含决策1、2）。我希望实现两棵树的求和与取最大值操作：若树的结构与决策一致，可逐节点完成操作；若不一致，则可能需要对其中一棵树进行“调整”（如上述调换顺序）或加深结果树的深度。

在着手实现前，我想咨询此类需求是否对应任何标准数据结构或算法？由于“决策树”在机器学习中被广泛使用，导致相关搜索难度较大，而此场景绝非机器学习领域！

（完整背景：我正研究Boggle棋盘类问题，每个决策为单元格的字母选择，收益对应所得分数。）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者danvk