小源在打怪兽的路上，怪兽们的位置以二叉树的形式展示。小源最少打一只怪兽，并且不能重复打已经交过手的怪兽。每打败一只怪兽都有对应的奖励，但如果失败也有惩罚，小源的目的是尽可能多地得到奖励，或者最少的惩罚。该如何选择打怪兽的路线呢？

这是一个经典的动态规划问题，称为“打怪兽”或“打狼游戏”。

对于二叉树的情况，可以使用递归和记忆化搜索。首先，需要定义一个递归函数来计算小源在给定状态下应采取的最佳行动。该函数将接收当前状态和节点作为参数，并返回小源的最大可能得分。

以下是使用Python实现的代码：

class Node:  
    def __init__(self, value, left=None, right=None):  
        self.value = value  
        self.left = left  
        self.right = right  
  
def dp(node, memo):  
    if node is None:  
        return 0  
    if node.value in memo:  
        return memo[node.value]  
    if node.left is None and node.right is None:  
        return node.value  # 奖励或惩罚  
    if node.left is None:  
        left_reward = -1000  # 惩罚  
    else:  
        left_reward = dp(node.left, memo)  
    if node.right is None:  
        right_reward = -1000  # 惩罚  
    else:  
        right_reward = dp(node.right, memo)  
    # 计算最佳行动的奖励或惩罚  
    if left_reward > right_reward:  
        best_reward = left_reward + node.value  
    else:  
        best_reward = right_reward + node.value  
    memo[node.value] = best_reward  # 记忆化结果  
    return best_reward

在上面的代码中，定义了一个名为dp的函数，它接收一个节点和一个记忆表作为参数。记忆表用于存储已经计算过的状态的结果，以避免重复计算。首先检查节点是否为空，如果为空，则返回0。然后，检查节点是否在记忆表中，如果在，则返回记忆表中的值。否则，递归地计算左子树和右子树的奖励或惩罚，并选择最佳的行动。最后，将记忆表中节点的值设置为最佳奖励或惩罚，并返回该值。