风险情景树的最差叶 PnL

你拿到一个嵌套 dict，描述未来 PnL 离散化分支结构。内部节点带 prob 与 children 列表；终端节点带 prob 与一个有限 pnl。根本身就是终端——{"prob": 1.0, "pnl": <finite-float>}——是"完全不分支"的退化情形。请把结构走一遍，以单个 float 返回根可达的所有终端中 pnl 最差（即最小）的那个值，无关具体路径：

$$\text{worst}(\text{node}) = \begin{cases} \text{node.pnl} & \text{终端} \\ \min_{c} \text{worst}(c) & \text{否则} \end{cases}$$

请用单次递归 DFS 在 O(N) 时间内实现 solution(tree) -> float。prob 是诱饵字段：它按惯例出现在输入里，但本题不许读它。按 child.prob 加权得到的是期望——那是另一道题。所有 pnl 都为正时返回最小的正数——"最差"严格等于 min，不是"有负取最负、否则取零"。内部节点 children 为空列表时，其贡献为 +inf（被 running min 自动跳过）——永远不会成为最差。根本身就是终端的合法退化输入直接返回它的 pnl。

例

solution({
    "prob": 1.0,
    "children": [
        {"prob": 0.7, "pnl": 250.0},
        {"prob": 0.2, "children": [
            {"prob": 0.5, "pnl":  10.0},
            {"prob": 0.5, "pnl": -800.0}
        ]},
        {"prob": 0.1, "pnl": -75.0}
    ]
})

返回 -800.0。根可达的四个终端 +250 / +10 / -800 / -75，最差是 -800。注意它藏在深度 2 上——只扫一层会漏掉。概率（顶层 0.7 / 0.2 / 0.1，内部 0.5 / 0.5）压根不读取；翻转它们也不影响答案。期望递推会给出完全不同的数。

实践背景

在离散化前向分布上做"地板损失"上报，是资本委员会做尾部诊断时最常见的动作。期望递推回答"桌上预期能赚多少"，本题回答"结构允许多坏的情况发生"——最负的可达终端，无论选中它的路径概率多么微小。它支撑保证金摆位、Tier-1 缓冲归因、压力报表里最坏情形那一栏。在操作上区别于按概率加权的版本（那个版本会完整用到 prob），也区别于价格树后向归纳（那种递推是 max(continuation, exercise)）：这里数学塌缩成可达终端上一个 min，而难点在于意识到 prob 是诱饵字段。