def lrm_f(self,root):        stack=[]        result_stack=[]        if root is not None:            stack.append(root)            while len(stack)!=0:                root=stack.pop()                result_stack.append(root)                if root.left is not None:                    stack.append(root.left)                if root.right is not None:                    stack.append(root.right)            while len(result_stack)!=0:                result3.append(result_stack.pop().val)

    def lmr_f(self,root):        stack=[]        while root is not None or len(stack)!=0:            if root is not None:                stack.append(root)                root=root.left            else:                root=stack.pop()                result2.append(root.val)                root=root.right

    def mlr_f(self,root):        stack=[]        if root is not None:            stack.append(root)            while len(stack)!=0:                result1.append(stack.pop().val)                if root.right is not None:                    stack.append(root.right)                if root.left is not None:                    stack.append(root.left)

def partition(low, high, arr):    index = low - 1    mid = arr[high]    for i in range(low, high + 1):        if arr[i]             index += 1            arr[i], arr[index] = arr[index], arr[i]    index += 1    arr[index], arr[high] = arr[high], arr[index]    return indexdef quick_sort(low, high, arr):    if low         p = partition(low, high, arr)        quick_sort(low, p - 1, arr)        quick_sort(p + 1, high, arr)

def transpose(root):    if root is None:        return    if root.left is None and root.right is None:        return    root.left, root.right = root.right, root.left    if root.left is not None:        transpose(root.left)    if root.right is not None:        transpose(root.right)    return rootdef transpose_(root):    stack = []    if root is not None:        stack.append(root)        while len(stack) != 0:            temp = stack.pop()            temp.left, temp.right = temp.right, temp.left            if temp.left is not None:                stack.append(temp.left)            if temp.right is not None:                stack.append(temp.right)    return root

自我介绍 讲讲项目，扣着项目几个点尽心探讨解析 xgboost和随机森林的区别 神经网络和树模型的过拟合的一些参数以及解决方法 评价指标除了f1这些还有那些 特征怎么选择 算法：翻转一棵二叉树。(我写不出来。。。) 前面都回答的挺好