Symmetric Tree

本文介绍如何通过递归和迭代方法判断给定的二叉树是否为镜像对称结构,包括代码实现和非递归解决方案。

Given a binary tree, check whether it is a mirror of itself (ie, symmetric around its center).

For example, this binary tree is symmetric:

    1
   / \
  2   2
 / \ / \
3  4 4  3

But the following is not:

    1
   / \
  2   2
   \   \
   3    3

Note:
Bonus points if you could solve it both recursively and iteratively.

/**
 * Definition for binary tree
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
        if (root == null) return true;
        if (root.left == null && root.right == null) return true;
        return isMiror(root.left, root.right);
        
    }
    
    public boolean isMiror(TreeNode n1, TreeNode n2) {
        if (n1 == null && n2 == null) return true;
        if (n1 == null && n2 != null) return false;
        if (n1 != null && n2 == null) return false;
        if (n1.val != n2.val) return false;
        return isMiror(n1.left, n2.right) && isMiror(n1.right, n2.left);
    }
}

Non-recursive solution:

public class Solution {

    public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
    if (root == null || root.left == null && root.right == null) return true;
	if (root.left != null && root.right == null) return false;
	if (root.right != null && root.left == null) return false;
	LinkedList<TreeNode> upperLevel = new LinkedList<TreeNode>(); 
    LinkedList<TreeNode> lowerLevel = new LinkedList<TreeNode>();
	TreeNode nullNode = new TreeNode(-1);
	upperLevel.add(root.left);
	upperLevel.add(root.right);

	while (upperLevel.size() != 0) {
		int length = upperLevel.size();
		for (int i = (length - 1) / 2; i >= 0; i--) {
			if (upperLevel.get(i) == nullNode && upperLevel.get(length - i - 1) == nullNode) {

			} else if (upperLevel.get(i).val == upperLevel.get(length - i - 1).val) {
				insertElement(upperLevel.get(i).right, lowerLevel, 0, nullNode);
				insertElement(upperLevel.get(i).left, lowerLevel, 0, nullNode);
				insertElement(upperLevel.get(length - i - 1).left, lowerLevel, nullNode);
				insertElement(upperLevel.get(length - i - 1).right, lowerLevel, nullNode);
			} else {
				return false;
			}			
		}
		LinkedList<TreeNode> temp = upperLevel;
		upperLevel = lowerLevel;
		lowerLevel = temp;
		lowerLevel.clear();
		
	}
	return true;
    }

	public void insertElement(TreeNode node, LinkedList<TreeNode> list, int i, TreeNode nullNode) {
		if (node == null) {
			list.add(i, nullNode);
		} else {
			list.add(i, node);
		}
	}

	public void insertElement(TreeNode node, LinkedList<TreeNode> list, TreeNode nullNode) {
		if (node == null) {
			list.add(nullNode);
		} else {
			list.add(node);
		}
	}
}

class TreeNode {
    int val;
    TreeNode left;
    TreeNode right;
    TreeNode(int x) { val = x; }
}




<think>好的,我需要回答用户关于tree_method参数是否存在、使用场景及支持的框架或库的问题。首先,我要确定用户提到的tree_method是什么。根据用户提供的引用,他们可能是在机器学习或梯度提升树的上下文中提到这个参数的。 首先,检查引用[2]提到的LightGBM,这是一个梯度提升框架,使用基于决策树的算法。LightGBM可能有tree_method参数吗?根据我的知识,LightGBM中有一个参数叫做tree_learner,用来指定树的学习方式,比如串行、数据并行等。不过tree_method可能不是LightGBM的参数,而是XGBoost中的参数。 接下来,引用[4]提到了sample_type参数,但没有直接提到tree_method。需要确认XGBoost是否使用tree_method参数。根据XGBoost文档,XGBoost确实有tree_method参数,用于指定树的构建方法,比如exact、approx、hist等。例如,设置为hist时使用直方图近似算法加速训练。 此外,其他库如CatBoost可能也有类似的参数,但名称可能不同。例如,CatBoost使用grow_policy来控制树的生长策略。而用户提到的框架可能包括XGBoost、LightGBM和CatBoost,需要分别确认。 总结:tree_method参数存在于XGBoost中,用于控制树的构建算法,而LightGBM使用tree_learner参数,CatBoost使用不同的参数。需要明确说明各个库中的对应参数及其使用场景,并引用提供的参考文献中的相关内容,如引用[2]关于LightGBM的优势,可能涉及树的学习方法优化,但具体参数需区分。</think>关于$tree\_method$参数的说明如下: ### 1. 参数存在性 $tree\_method$参数确实存在,主要出现在**XGBoost梯度提升框架**中,用于控制决策树的构建算法[^2]。该参数通过优化树生成过程提升训练效率和模型性能。 ### 2. 使用场景 在以下场景中需配置该参数: - **大规模数据集**:使用近似算法(如$hist$)加速训练 - **高维稀疏数据**:选择$approx$或$auto$模式优化分裂点搜索 - **计算资源受限**:启用$gpu\_hist$利用GPU加速 ### 3. 支持的框架/库 | 框架名称 | 对应参数 | 可选值示例 | |------------|---------------|-----------------------------------| | XGBoost | tree_method | $exact, approx, hist, gpu\_hist$ | | LightGBM | tree_learner | $serial, feature, data, voting$ | | CatBoost | grow_policy | $SymmetricTree, Depthwise$ | 例如在XGBoost中的代码调用: ```python import xgboost as xgb params = { 'tree_method': 'hist', # 使用直方图算法 'max_depth': 6 } model = xgb.train(params, dtrain) ``` ### 4. 参数对比 - **XGBoost的$tree\_method=hist$**:通过特征离散化减少计算量,适合内存敏感场景[^4] - **LightGBM的$tree\_learner=feature$**:按特征并行化处理,优化高维数据训练速度
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