Two Sum BSTs

Given two binary search trees, return True if and only if there is a node in the first tree and a node in the second tree whose values sum up to a given integer target.

 

Example 1:

1368_1_b.png

 

Input: root1 = [2,1,4], root2 = [1,0,3], target = 5
Output: true
Explanation: 2 and 3 sum up to 5.

思路:就是个hashset存target - node.val, 两个inorder traverse;

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public boolean twoSumBSTs(TreeNode root1, TreeNode root2, int target) {
        if(root1 == null || root2 == null) {
            return false;
        }
        HashSet<Integer> set = new HashSet<Integer>();
        traverse(root1, set, target, true);
        return traverse(root2, set, target, false);
    }
    
    private boolean traverse(TreeNode root,  HashSet<Integer> set, 
                             int target, boolean traverse) {
        Stack<TreeNode> stack = new Stack<TreeNode>();
        TreeNode node = root;
        while(node != null) {
            stack.push(node);
            node = node.left;
        }
        
        while(!stack.isEmpty()) {
            node = stack.pop();
            if(traverse) {
                set.add(target - node.val);
            } else {
                if(set.contains(node.val)) {
                    return true;
                }
            }
            if(node.right != null) {
                node = node.right;
                while(node != null) {
                    stack.push(node);
                    node = node.left;
                }
            }
        }
        return false;
    }
}

思路2:用两个stack,stack1走到最左边,stack2走到最右边,然后sum < target, 走左边,sum>target走右边;O(M + N);

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public boolean twoSumBSTs(TreeNode root1, TreeNode root2, int target) {
        if(root1 == null || root2 == null) {
            return false;
        }
        Stack<TreeNode> stack1 = new Stack<TreeNode>();
        Stack<TreeNode> stack2 = new Stack<TreeNode>();
        
        TreeNode t1, t2;
        
        while(true) {
            while(root1 != null) {
                stack1.push(root1);
                root1 = root1.left;
            }
            
            while(root2 != null) {
                stack2.push(root2);
                root2 = root2.right;
            }
            if(stack1.isEmpty() || stack2.isEmpty()) {
                break;
            }
            
            t1 = stack1.peek();
            t2 = stack2.peek();
            
            int sum = t1.val + t2.val;
            if(sum == target) {
                return true;
            } else if(sum < target) {
                stack1.pop();
                root1 = t1.right;
            } else {
                // sum > target;
                stack2.pop();
                root2 = t2.left;
            }
        }
        return false;
    }
}

 

<think>好的,我现在需要帮用户解决关于贝叶斯结构化时间序列(BSTS)在两组对照比较中的R代码实现问题。首先,我得回顾一下之前的对话历史,确保理解用户的需求和上下文。 用户之前询问了贝叶斯结构化时间序列的实现方法,我给出了Python的示例代码。现在用户想用R语言实现两组对照比较,可能是在进行因果推断,比如类似CausalImpact包的应用。用户还提供了三个引用,其中提到使用BSTS模型和对照组来降低假设强度,这可能与因果效应估计有关。 首先,我需要明确用户的具体需求。用户提到的“两组对照比较”可能是指实验组和对照组的比较,使用BSTS来构建虚拟对照组,然后评估干预效果,类似于CausalImpact的方法。因此,用户可能希望用R语言实现类似的功能,结合BSTS和因果推断。 接下来,我需要考虑R语言中相关的包。CausalImpact包本身就是由Google开发的,专门用于时间序列因果推断,它内部使用了BSTS模型。因此,用户可能需要的是如何使用CausalImpact包来进行两组比较。此外,bsts包也可以直接用于构建状态空间模型,适合更定制化的需求。 用户提供的引用[1]中提到,BSTS用于刻画长期时间序列波动,CausalImpact用于估计因果效应。因此,正确的做法是引导用户使用CausalImpact包,因为它整合了BSTS和因果效应估计,同时处理对照组和实验组的比较。 然后,我需要检查用户提供的引用内容。引用[2]提到双重差分法(DID),但用户的问题是关于BSTS的R代码,所以可能需要区分两者。不过,用户可能希望结合BSTS和对照组比较,类似于DID的思路,但用贝叶斯方法实现。不过CausalImpact更适用于单组时间序列与对照组的比较,而不是传统的DID面板数据。 接下来,我需要准备R代码示例。使用CausalImpact包的基本步骤包括准备数据(实验组和对照组的时间序列),指定干预时间点,运行模型,然后分析结果。同时,如果用户需要更底层的方法,可以使用bsts包手动构建模型,但这样代码会更复杂。 还需要考虑用户可能不熟悉R语言的具体语法,因此代码需要简洁明了,并附有解释。例如,如何安装必要的包,如何格式化数据,如何解释输出结果等。 另外,用户可能关心如何验证模型的有效性,比如先验检查、模型诊断、敏感性分析等。这些步骤在因果推断中很重要,尤其是在使用贝叶斯方法时,需要确保模型假设合理。 可能存在的挑战是用户的数据格式是否正确,是否有足够的历史数据,以及如何处理缺失值或季节性因素。在示例代码中,我应该包含数据准备的步骤,比如使用动物园包处理时间序列对象,并确保实验组和对照组的时间对齐。 最后,需要总结关键点,强调CausalImpact包的便捷性和bsts包的灵活性,根据用户需求选择合适的工具。同时,提醒用户注意模型假设和验证步骤,以确保结果的可靠性。</think>以下是基于贝叶斯结构时间序列(BSTS)进行两组对照比较的R语言实现方法详解,结合CausalImpact包与自定义模型开发两种方案: --- ### 一、基于CausalImpact包的快速实现 #### 适用场景:实验组与对照组时间序列的因果效应评估 ```r # 安装必要包 install.packages("CausalImpact") install.packages("zoo") # 加载库 library(CausalImpact) library(zoo) # 准备数据(示例:实验组y,对照组x1,x2) set.seed(123) time_points <- 100 pre_period <- c(1, 80) # 干预前时间窗口 post_period <- c(81, 100) # 干预后时间窗口 # 生成模拟数据 data <- zoo(cbind( y = cumsum(rnorm(time_points)) + 0.5*(1:time_points), # 实验组 x1 = cumsum(rnorm(time_points)), # 对照组1 x2 = cumsum(rnorm(time_points)) # 对照组2 )) # 构建因果模型 impact <- CausalImpact(data, pre.period = pre_period, post.period = post_period, model.args = list(niter = 1000, standardize.data = TRUE)) # 结果可视化 plot(impact) # 展示预测区间与实际观测值对比 summary(impact) # 输出平均绝对效应、p值等统计量 ``` #### 核心参数说明: - `pre.period/post.period`:定义干预前后的时间窗口 - `niter`:MCMC采样次数(建议>2000次用于生产环境) - `dynamic.regression`:是否允许动态回归系数(处理时变效应)[^1] --- ### 二、自定义BSTS模型实现 #### 适用场景:需要精细控制模型结构的高级分析 ```r # 安装开发工具包 install.packages("bsts") install.packages("dplyr") # 加载库 library(bsts) library(dplyr) # 准备数据(示例:实验组与对照组) data <- data.frame( time = 1:100, treatment = c(rep(0, 80), rep(1, 20)), # 干预标志 y = c(rnorm(80, mean=10), rnorm(20, mean=12)), # 实验组观测值 control1 = c(rnorm(80, mean=9.8), rnorm(20, mean=9.8)), # 对照组1 control2 = c(rnorm(80, mean=10.2), rnorm(20, mean=10.2)) # 对照组2 ) # 构建BSTS模型 ss <- AddLocalLevel(list(), y = data$y) %>% # 基础趋势项 AddSeasonal(season.period = 12) %>% # 季节项 AddDynamicRegression(y ~ control1 + control2) # 动态回归项 # 模型拟合 model <- bsts(y ~ ., data = data, state.specification = ss, niter = 2000, ping = 0) # 因果效应评估 impact <- CausalImpact(bsts.model = model, post.period.response = data$y[81:100]) # 结果分析 plot(impact$model$coefficients) # 查看动态回归系数变化 summary(impact) # 输出效应估计值及置信区间 ``` --- ### 三、关键验证步骤 1. **先验合理性检查** ```r # 验证趋势项先验分布 prior_check <- SuggestLocalLevelPrior(y = data$y[1:80]) print(prior_check$sigma.guess) # 检查建议先验标准差是否合理 ``` 2. **模型诊断** ```r # 残差自相关检验 acf(residuals(model), main="Residual ACF") # MCMC收敛诊断 plot(model, "coefficients") # 查看回归系数轨迹图 ``` 3. **敏感性分析** ```r # 不同对照组组合对比 sensitivity_analysis <- CompareCausalImpact( list( model1 = CausalImpact(data[, c("y", "control1")]), model2 = CausalImpact(data[, c("y", "control2")]) ) ) ``` --- ### 四、注意事项 1. **数据预处理** - 确保对照组与实验组时间序列具有相同的时间粒度 - 建议对非平稳序列进行差分处理(可通过`ndiffs()`函数检验) 2. **模型选择** $$ \text{BIC} = -2 \cdot \text{log-likelihood} + k \cdot \log(n) $$ 使用`CompareBstsModels()`函数对比不同模型结构的BIC值 3. **效应解释** - 累计效应计算:`sum(impact$series$point.effect)` - 相对变化率:`impact$summary$AbsEffect[1]/impact$summary$Pred[1]` ---
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