leetcode 1379. Find a Corresponding Node of a Binary Tree in a Clone of That Tree(在BT的copy中找到对应的节点)

告别Selenium!纯Python+Requests搞定微信视频号登录Cookie(附完整代码与避坑指南) 本文详细介绍了如何利用纯Python和Requests库实现微信视频号的自动化登录,替代传统的Selenium方案。通过解析HTTP请求交互流程,提供完整的代码实现和避坑指南,显著提升爬虫效率和隐蔽性,适用于轻量化爬虫开发。 阅读详情

Given two binary trees original and cloned and given a reference to a node target in the original tree.

The cloned tree is a copy of the original tree.

Return a reference to the same node in the cloned tree.

Note that you are not allowed to change any of the two trees or the target node and the answer must be a reference to a node in the cloned tree.

Example 1:
在这里插入图片描述
Input: tree = [7,4,3,null,null,6,19], target = 3
Output: 3
Explanation: In all examples the original and cloned trees are shown. The target node is a green node from the original tree. The answer is the yellow node from the cloned tree.

Constraints:

The number of nodes in the tree is in the range [1, 104].
The values of the nodes of the tree are unique.
target node is a node from the original tree and is not null.

有两个二叉树(注意不是二叉搜索树)original 和 cloned, cloned就是original的copy, 在clone中找到target节点。

思路:
始终不知道这道题中original这棵树有什么作用,觉得是个冗余信息。
既然cloned是original的copy, 那么值肯定都是一样的,
而且树的值都是unique的,那么target节点一定唯一,
直接在cloned树中搜索值就好了。

注意因为不是二叉搜索树,所以左右子树都要搜索。

class Solution {
    TreeNode res;
    public final TreeNode getTargetCopy(final TreeNode original, final TreeNode cloned, final TreeNode target) {
        find(cloned, target);
        return res;
    }
    
    boolean find(TreeNode root, TreeNode target) {
        if(root == null) return false;
        
        if(root.val == target.val) {
            res = root;
            return true;
        };
        
        if(find(root.left, target)) return true;
        
        if(find(root.right, target)) return true;
        
        return false;
    }
}

当然标准解法还是original 和 cloned 一起遍历,在找到了original的节点后,返回对应的cloned节点。

    public final TreeNode getTargetCopy(final TreeNode original, final TreeNode cloned, final TreeNode target) {
        if(original == null) return null;
        
        if(original == target) return cloned;
        
        TreeNode left = getTargetCopy(original.left, cloned.left, target);
        if(left == null) return getTargetCopy(original.right, cloned.right, target);
        
        return left;
    }
第三方 API 调用 OpenClaw 出现 LLM request timed out 的解决方案 本文主要介绍了第三方 API 调用 OpenClaw 出现 LLM request timed out 的解决方案,希望能对使用OpenClaw的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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