Leetcode学习笔记:#101. Symmetric Tree

该博客是Leetcode #101对称二叉树的学习笔记。题目要求判断给定二叉树是否为自身镜像,即围绕中心对称。给出了对称和非对称二叉树的示例,并说明了实现思路是递归判断左节点是否等于右节点。

Leetcode学习笔记:#101. Symmetric Tree

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

For example, this binary tree [1,2,2,3,4,4,3] is symmetric:

1

/
2 2
/ \ /
3 4 4 3

But the following [1,2,2,null,3,null,3] is not:

1

/
2 2
\
3 3

实现:

public boolean isSymmetric(TreeNode root){
	return root == null || isSymmetricHelper(rrot.left, root.right);
}

public boolean isSymmetricHelper(TreeNode left, TreeNode right){
	if(left == null || right == null)
		return left==right;
	if(left.val != right.val)
		return false;
	return isSymmeticHelper(left.left, right.right) && isSymmetricHelper(left.right, right.left);
}

思路:
递归判断左节点是否等于右节点

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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