leetcode简单题19 N.100 相同的树 rust描述

大模型舆论场分析:如何识别GPT-5混合评价中的真实信号 大模型技术演进已从单纯参数竞赛转向舆论认知博弈。当GPT-5尚未正式发布,媒体、开发者、企业与学术界却已构建出四个平行宇宙式的解读框架,其本质是技术确定性与商业可行性之间的结构性错位。理解这种‘混合评价’现象,需回归基础:大模型的工程化落地能力(如确定性输出、私有化部署、低延迟响应)往往比理论推理指标更具产业价值;而舆论噪音的泛滥,恰恰映射出AI技术成熟度曲线中‘爬升期’特有的判断失焦。本文基于真实项目验证,拆解可信度衰减、话术陷阱与三维评价坐标系等实操方法,帮助CTO、产品经理与一线工程师在GPT-5预期 阅读详情

// [1,2,3] [1,2,3] true
// [1,2] [1,null,2] false
// [1,2,1] [1,1,2] false
use std::rc::Rc;
use std::cell::RefCell;
#[derive(Debug, PartialEq, Eq)]
pub struct TreeNode {
  pub val: i32,
  pub left: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,
  pub right: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,
}

impl TreeNode {
  #[inline]
  pub fn new(val: i32) -> Self {
    TreeNode {
      val,
      left: None,
      right: None
    }
  }
}
// 递归解法
pub fn is_same_tree(p: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>, q: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> bool {
    match (p, q) {
        (Some(p_node), Some(q_node)) => {
            let p_borrow = p_node.borrow();
            let q_borrow = q_node.borrow();
            p_borrow.val == q_borrow.val &&
                is_same_tree(p_borrow.left.clone(), q_borrow.left.clone()) &&
                is_same_tree(p_borrow.right.clone(), q_borrow.right.clone())
        }
        (None, None) => true,
        _ => false,
    }
}
// 迭代解法

pub fn is_same_tree2(p: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>, q: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> bool {
    let mut stack = vec![(p, q)];

    while let Some((p, q)) = stack.pop() {
        match (p, q) {
            (Some(p_node), Some(q_node)) => {
                let p_borrow = p_node.borrow();
                let q_borrow = q_node.borrow();
                if p_borrow.val != q_borrow.val {
                    return false;
                }
                stack.push((p_borrow.left.clone(), q_borrow.left.clone()));
                stack.push((p_borrow.right.clone(), q_borrow.right.clone()));
            }
            (None, None) => continue,
            _ => return false,
        }
    }

        true
    }

fn main() {
    //根据[1,2,3] [1,2,3] true编写测试用例
    let tree1 = Some(Rc::new(RefCell::new(TreeNode {
        val:1,
        left:Some(Rc::new(RefCell::new(TreeNode {
            val:2,
            left:None,
            right:None,
        }))),
        right:Some(Rc::new(RefCell::new(TreeNode {
            val:3,
            left:None,
            right:None,
        }))),
    })));
    let tree2 = Some(Rc::new(RefCell::new(TreeNode {
        val:1,
        left:Some(Rc::new(RefCell::new(TreeNode {
            val:2,
            left:None,
            right:None,
        }))),
        right:Some(Rc::new(RefCell::new(TreeNode {
            val:3,
            left:None,
            right:None,
        }))),
    })));
    assert_eq!(is_same_tree(tree1.clone(), tree2.clone()), true);
    assert_eq!(is_same_tree2(tree1.clone(), tree2.clone()), true);
}

完全幂最近距离算法:数学建模与无溢出实现 完全幂(a^b,a≥1, b≥2)是基础数论中的重要概念,其核心在于理解整数的指数结构与生长规律。算法原理依赖对底数与指数搜索空间的数学约束——b的上限由log₂(n)决定,而a的枚举需通过整数b次方根精确求解,避免浮点开方导致的精度丢失。该技术具有显著工程价值:在教育App实时高亮、金融风控模式匹配等场景中,可将响应时间从数百毫秒压至毫秒级,内存占用降低99%以上。本文聚焦‘返回离n最近完全幂的绝对差’这一典型问题,系统阐述如何结合对数边界收缩、溢出防护型幂计算与动态候选维护,在n≤10¹⁸范围内实现O( 阅读详情

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