python有哪些库函数,python中什么是函数库

　　主题https://莉特code.com/problems/symmetric-tree/

　　描述给定的二叉树，判断二叉树是否对称，即树的结构是否镜像对称。

　　二叉树[1，2，2，3，4，4，3]是镜像对称的，返回True。

　　1/\22/\/\344二叉树[1，2，2，null，3，null，3]返回False:而不是镜像对称

　　1/\ 2 2 \ \ 3 3解如果一棵二叉树是镜像对称树，那么左右两个子树是镜像对称的。所以问题可以分解为判断两棵树是否镜像对称。

　　观察结果表明，二叉树A和B镜像对称时，根节点值相同，左右子树需要满足A和B的镜像对称，A和B的镜像对称，因此，问题会进一步分解。如下图所示。

　　第一种方法是用递归的思路解决问题。

　　之前已经总结过，编写递归函数需要明确三个问题：

　　1.函数的函数。这个函数在做什么？

　　2.当有多个参数时，递归的结束条件不需要递归。可以直接计算结果，返回。

　　3.递归过程中，参数不断收缩的形式，以及根据后续递归结果获得当前递归层结果的方法。

　　针对这三个问题，设计的递归函数的任务就是判断两个二叉树是否镜像对称。递归的结束条件如下。

　　所有二叉树都是空的(镜像对称，返回真)；

　　只有一棵二叉树是空的(返回False而不是镜像对称)；

　　两个二叉树A和B是否镜像对称可以通过条件句(A.val==B.val) (A.leftsubtree和B.rightsubtree镜像对称))A.rightsubtree和b.leftsubtree判断。

　　解决方案1 Python实现了# DefinitionForAbinariTreeNode。# ClassTreeNode: # def _ init _ (self，val=0，left=None，right=None(3360 # self . val=val # self . left=left # self . right=right class solution 3360 defis mirror)self，L，r):if(L==None andr==None):returntrue if(L==None or==None):returnfalse return)L . val==r . r . r . left)defissymanam)self，root:treenode(-bool:if root==None:returntrue

　　空间复杂度为o(log) n)，最坏情况下二叉树退化为线性链表。此时二叉树的高度为树中节点的个数n，空间复杂度为o) n)。

　　另外，在解决问题的公式给出的解中，isSymmetric())函数体如下：

　　Defissymmetric(self，root:tree node)-bool:return self . is mirror(root)，在这种情况下，第一级递归。

　　解法二第二种方法是利用迭代的思想，逐一判断树中对应的元素是否相等。数据结构使用堆栈或队列。

　　结合python内部数据结构的特点，可以用List实现堆栈效果：

　　在列表末尾添加一个元素。append(value):list；

　　List.pop)):删除列表末尾的元素并返回删除的元素。

　　把需要比较值的两个节点放入tuple tuple，加上栈，然后一次弹出一个比较。

　　# definitionforabinarytreenode。# class treenode : # def _ init _ (self，val=0，left=None，right=None ) ) 3300

　　f . val=val # self . left=left # self . right=right class解法：def isSymmetric(self，root:TreeNode)-bool:if root==None:return True stack=[(root . left，root.right)] while(len(stack)！=0): l，r=stack.pop() if (l==None且r==None): continue if(l==None或r==None):返回False if(l.val！=r.val):返回false stack.append ((l.left，r.right)) stack.append ((l.right，r.left))返回真实的时间复杂度和空间复杂度由于每个节点只被访问一次，所以时间复杂度为O (n)，其中n是树中节点的个数。

　　空间复杂度最好是O(log(n))，最坏是O(n)。

　　对了，List也可以实现队列的效果，但是效率不高：list.insert(index，obj)。如果index设置为0，则元素将被插入到列表的开头，但每次执行时，列表中的所有元素都需要后移一个位置，时间复杂度为O(n)。

　　dequee(双端队列，读作“deck”)是集合模块中的dequee结构，可以在两端操作。它具有队列和堆栈的性质，从两个方向添加和删除元素的开销约为O(1)。deque的几种常见使用场景如下：

　　从集合导入dequed=deque () # deque实现堆栈操作d.append(1) #向堆栈添加一个元素d . append(2)d . append(3)# deque([1，2，3]) x=d.pop () # pop堆栈，x为返回的弹出元素，如果d为空，则触发IndexError deque([1，2])#deque实现队列操作。d appendleft (0) # deque ([0，1，2]) x=d popleft () #来弹出队列，x是返回的弹出元素。如果d为空，则使用trigger IndexError dequee([1，2])#extend从尾部开始依次将所有元素添加到dequee，append是将一个元素添加到dequed.append ([1，2，3])# dequee([1，2， [1，2，3]]d . pop()# dequee([1，2]) d. 6])#extendleft用于将头中的所有元素依次添加到dequee中(可以理解为iterable参数中的元素按逆序添加到dequee双向队列的头中)#extendleft和extendleft的参数都是可迭代类型，Extend(iterable)Extend left(iterable)d . Extend left( ABC )# dequee([ c ， b ， a ，1，2，4，5，6]) D. rotate (2) # deque ([5，6， c ， b ， a ，1，2，4])循环向右移动2步：将最后两个元素放在前面。D. rotate (-3) # deque ([b ， a ，1，2，4，5，6， c])向左循环移动3步：将前3个元素放在后面。# count d.count(1)# delete元素d.remove (1) # deque ([b ， a ，2，4，5，6， c]) remove (value):删除找到的第一个值，如果没有，则抛出ValueError。D.reverse() #返回None，引用d deque的逆序([c ，6，5，4，2， a ， b]):

　　https://docs.python.org/zh-cn/3/library/collections.html?highlight=deque # collections . deque

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