Leetcode-100: Same Tree

本文介绍了几种比较两棵二叉树是否相同的算法实现,包括递归和非递归的前序、中序及后序遍历方法,并给出了具体的C++代码示例。

这题解法很多,我就用的最简单的递归和非递归前序遍历。
解法1:递归

#include <iostream>
#include <stack>

using namespace std;

struct TreeNode {
    int val;
    TreeNode *left;
    TreeNode *right;
    TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
};

bool isSameTree(TreeNode* p, TreeNode* q) {
    if (!p && !q) return true;
    if (!p || !q) return false;
    if (p && q && p->val!=q->val) return false;
    if (p && q && p->val==q->val)
        return isSameTree(p->left, q->left) && isSameTree(p->right, q->right);

}

int main()
{
    TreeNode a1(1), b1(2), c1(1);
    TreeNode a2(1), b2(2), c2(1);
    a1.left=&b1;
    a1.right=&c1;
    a2.left=&b2;
    a2.right=&c2;

    cout<<isSameTree(&a1, &a2);

    return 0;
}

解法2:前序遍历。

//preorder
bool isSameTree(TreeNode* p, TreeNode* q) {
    stack<TreeNode*> s1, s2;
    if ((p&&!q) || (!p&&q)) return false;
    while((p || !s1.empty()) && (q || !s2.empty())) {
      while(p && q) {
            if (p->val==q->val) {
                s1.push(p);
                p=p->left;
                s2.push(q);
                q=q->left;
            } else {
                return false;
            }
        }

        if ((p && !q) || (!p && q)) return false;
        if ((s1.empty() && !s2.empty()) || (!s1.empty() && s2.empty())) return false;

        if (!s1.empty() && !s2.empty()) {
            p=s1.top();
            q=s2.top();
            s1.pop();
            s2.pop();
            p=p->right;
            q=q->right;
        }

    }

    return true;
}

以后再做
解法3:非递归中序遍历
解法4:非递归后序遍历
解法5:按层次遍历(用队列)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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