# Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val
# Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: def isSymmetric(self, root: TreeNode) -> bool: def recur(L,R): # 如果左右树都为空,则为遍历完的情况,返回True if not L and not R:return True # 一个为空一个不为空或者当前的值不同,返回False if not L or not R or L.val!=R.val:return False # 判断左子树的左边和右子树的右边是否相同,均相同才返回True return recur(L.left,R.right) and recur(L.right,R.left)
# 判断root是否为空,空则返回True,非空则递归判断子树情况 return recur(root.left,root.right) if root else True
本文介绍了阿里Treebased Deep Match(TDM)的学习笔记,同时回顾了工业界技术发展的几代演进。从基于统计的启发式规则方法到基于内积模型的向量检索方法,再到引入复杂深度学习模型的下一代匹配技术。文章详细解释了基于统计的启发式规则方法和基于内积模型的向量检索方法的原理和应用,并介绍了TDM的背景和优势。最后,文章提到了向量距离和基于向量聚类的索引结构对于加速匹配效率的作用。本文对于理解TDM的学习过程和了解匹配技术的发展具有重要意义。 ...
[详细]