子树重构

固定局部输入和输出，用动态规划重新组合一棵子树，只采用降低目标值的结果。

重新组合局部输入

子树重构（subtree reconfiguration）从已有收缩树中选一处局部根，向下展开得到若干输入节点，再用子集动态规划重新组合它们。

每个局部输入可以是原始张量，也可以是一棵子树的收缩结果。输入各自的内部结构、局部输出 index 和外部连接保持不变；改变的只是这些输入之间的收缩顺序。

这里只用 index 和维度计算代价，不执行数值收缩。

搜索过程

tree = 初始收缩树
最多进行 max_sweeps 轮:
    遍历树中的局部根:
        inputs = 展开得到的至多 subtree_size 个局部输入
        candidate = 固定局部输出，用子集 DP 求解该小网络
        若目标改善超过数值容差，则将 candidate 接回 tree
    本轮没有改善时结束
return tree 对应的路径

局部更新采用与完整路径一致的优化目标。只有改善超过数值容差才接受，因此与允许暂时接受较差状态的模拟退火不同。

接口与停止条件

reconfigure_path 接收已有路径、局部大小 subtree_size 和遍历轮数上限 max_sweeps。subtree_size=8 表示至多八个局部输入；每个输入可以是原始张量，也可以代表一棵已有子树。完整签名见 Rust API。

Light 和 Heavy 的最终子树重构还会按相对改善量提前停止：满足最少遍历轮数后，若改善连续低于阈值，就停止继续搜索。没有可接受改善时，也可以自然收敛。

动态规划只对固定输入、输出和允许拆分的局部问题求优，不保证整棵树达到全局最优。