Symmetric Tree 是不是对称树

本文介绍了一种算法,用于检查给定的二叉树是否关于其中心对称。提供了递归和迭代两种实现方法,并详细解释了每种方法的工作原理。

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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

下边是递归的写法,好好理解
对于递归,永远记得一点:处理好当前逻辑就好
出处:http://www.acmerblog.com/symmetric-treeleetcode-6185.html
/** 
 * Definition for a binary tree node. 
 * 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; 
        return isvalueSame(root.left,root.right); 
    } 
    private boolean isvalueSame(TreeNode left,TreeNode right){ 
        if(left == null && right!=null) return false; 
        if(left!=null && right==null)   return false; 
        if(left ==null && right==null)  return true; 
        return (isvalueSame(left.right,right.left) && isvalueSame(right.right,left.left) && left.val==right.val); 
    } 
}

下边是迭代的写法    下边这个用到了Stack(下边的这俩方法,画个图便可以一目了然)
public class Solution { 
    public boolean isSymmetric(TreeNode root) { 
       if(root == null) return true; 
            Stack<TreeNode> leftStack = new Stack<TreeNode>(); 
            Stack<TreeNode> rightStack = new Stack<TreeNode>(); 
            leftStack.push(root.left); 
            rightStack.push(root.right); 
      
            while (leftStack.size() > 0 && rightStack.size() > 0){ 
                TreeNode left = leftStack.pop(); 
                TreeNode right = rightStack.pop(); 
                if(left == null && right == null) continue; //之所以有这两句是因为在节点为空的时候,也压入了栈当中
                if(left == null || right == null) return false; 
                if(left.val == right.val) { 
                    leftStack.push(left.right); //注意在入栈的时候,跟下边的rightStack的一一对应关系
                    leftStack.push(left.left); 
                    rightStack.push(right.left); 
                    rightStack.push(right.right); 
                }else{ 
                    return false; 
                } 
            } 
            return true; 
    } 
}

下边这个用到了队列,换汤不换药。但是比较的顺序变了。
public class Solution { 
    public boolean isSymmetric(TreeNode root) { 
        if(root == null) return true; 
        Queue<TreeNode> leftqueue=new LinkedList<TreeNode>(); 
        Queue<TreeNode> rightqueue=new LinkedList<TreeNode>(); 
        leftqueue.add(root.left); 
        rightqueue.add(root.right); 
 
        while (leftqueue.size() > 0 && rightqueue.size() > 0){ 
            TreeNode left = leftqueue.poll(); 
            TreeNode right = rightqueue.poll(); 
            if(left == null && right == null) continue; //继续while循环
            if(left == null || right == null) return false; 
            if(left.val == right.val) { 
                leftqueue.add(left.right); 
                leftqueue.add(left.left); 
                rightqueue.add(right.left); 
                rightqueue.add(right.right); 
            }else{ 
                return false; 
            } 
        } 
        return true; 
    } 
} 

 
内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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