Symmetric Tree

本文介绍了一种利用层序遍历的方法来判断一个二叉树是否为对称的算法。通过对二叉树进行层序遍历,并检查每一层节点值的对称性,可以有效地确定整个树是否对称。此外,还介绍了Java中队列的使用方法。
题目描述
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

解题思路
(1)
本题想到的解题思路是树的层序遍历,然后比较同一层上的元素是否是对称的。

(2)
在本题梳理思路时,一定要注意同一层上的元素个数不要想当然的认为是2的指数倍,而是上一层中非空元素个数的两倍。做题时在这一点上浪费了好多时间。

相关知识
(1)Java中的队列
在java5中新增加了java.util.Queue接口,用以支持队列的常见操作。该接口扩展了java.util.Collection接口。

Queue使用时要尽量避免Collection的add()和remove()方法,而是要使用offer()来加入元素,使用poll()来获取并移出元素。它们的优点是通过返回值可以判断成功与否,add()和remove()方法在失败的时候会抛出异常。 如果要使用前端而不移出该元素,使用
element()或者peek()方法。

值得注意的是LinkedList类实现了Queue接口,因此我们可以把LinkedList当成Queue来用。

(2)lable的用法
在程序需要跳出时,注意使用lable方式跳出。

(2)Java中的指数函数
Math.pow(double m, double n) 是求m的n次方

自己的代码
package leetcode;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Vector;

class TreeNode {
     int val;
     TreeNode left;
     TreeNode right;
     TreeNode(int x) { val = x; }
 }

public class SymmetricTree {
	public boolean isSymmetric(TreeNode root) {
		//如果为空树
		if(root == null) return true;
		
		Vector<Integer> v = new Vector<Integer>();
		v.add(root.val);
		Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
		queue.offer(root);
		while(!queue.isEmpty()){
			TreeNode headNode = queue.poll();
			
			if(headNode.left != null){
				queue.offer(headNode.left);
				v.add(headNode.left.val);
			}
			else 
				v.add(-1);
			if(headNode.right != null){
				queue.offer(headNode.right);
				v.add(headNode.right.val);
			}
			else 
				v.add(-1);
		}
		//System.out.println(v.toString());
		//当树只有一个元素时
		if(v.size() == 1)return true;
		
		boolean isTrue = true;
		int sum = 1;
		int below0 = 1;
		outer:
		while(below0 != 0){
			int size = 2*below0;
			below0 = 0;
			for(int i = 0; i < size/2; i++){
				if(v.get(sum+i) != -1) below0++;
				if(v.get(sum+i) != v.get(sum+size-1-i)){
					isTrue = false;
					break outer;
				}
			}
			below0 *= 2;
			sum += size;
		}
        return isTrue;
    }
	
	public static void main(String[] args) {
		TreeNode node1 = new TreeNode(1);
		TreeNode node2 = new TreeNode(2);
		TreeNode node3 = new TreeNode(2);
		TreeNode node4 = new TreeNode(3);
		TreeNode node5 = new TreeNode(4);
		TreeNode node6 = new TreeNode(4);
		TreeNode node7 = new TreeNode(3);
		TreeNode node8 = new TreeNode(5);
		TreeNode node9 = new TreeNode(5);
		TreeNode node10 = new TreeNode(6);
		TreeNode node11 = new TreeNode(6);
		
		/*node1.left = node2;
		node1.right = node3;
		node2.left = node4;
		node2.right = node5;
		node3.left = node6;
		node3.right = node7;*/
		
		/*node1.left = node2;
		node1.right = node3;
		node2.right = node4;
		node3.right = node7;*/
		
		/*node1.left = node2;
		node1.right = node4;
		node4.left = node5;
		node5.right = node8;*/
		
		node4.left = node5;
		node4.right = node6;
		node5.left = node8;
		node6.right = node9;
		node8.left = node10;
		node9.right = node11;
		
		SymmetricTree st = new SymmetricTree();
		System.out.println(st.isSymmetric(node4));
	}
}
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
<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树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,使用基于决策树的算法。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,用来指定树的学习方式,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,用于指定树的构建方法,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来控制树的生长策略。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,用于控制树的构建算法,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,可能涉及树的学习方法优化,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,用于控制决策树的构建算法[^2]。该参数通过优化树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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