Symmetric Tree

本文介绍了一种使用递归方法来判断二叉树是否为中心对称的有效算法。通过对比左右子树的节点值,该方法能高效地确定二叉树是否为镜像对称。

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题目:
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
做这道题,最好的解法我觉得应该是递归求解。开始我想的是先层序遍历,然后判断回文,发现不好使。后来收大神启发,用了递归,效率杠杠的。话不多说,上代码:

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

    public boolean helpSmmetric(TreeNode left, TreeNode right) {
        //递归结束条件节点为空的情况,为空说明至少一个分支已经到低了,后面的也不需要在比较
        if (left == null || right == null) {
            return left == right;
        }
        //递归结束条件节点不为空的情况,只要不等直接返回false,后面不需要比较
        if (left.val != right.val)
            return false;
        //递归调用可确保每次对比的节点都是对称的节点
        return helpSmmetric(left.left, right.right) && helpSmmetric(left.right, right.left);
    }

感觉递归好好用,我开始没用递归,写了好长的代码才勉强实现功能,然而递归核心步骤才几行。

<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,用于控制决策的构建算法[^2]。该参数通过优化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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