1樓：
先列舉 A 中所有節點，深度優先搜尋，無葉子的節點計算內容的 hash 值，有葉子的節點用內容+子節點的 Hash 值計算 hash 值。這樣為每個節點計算乙個 Hash 值，這個 Hash 值可以唯一代表子樹。
並以 Hash 值為索引，形成一張 Hash Map。資料量大也可以寫資料庫。
然後列舉 B 中所有節點，用同樣演算法計算每個節點的 Hash 值，直接從 Hash Map 中查詢，找到就是有重複，沒找到就是沒有。
2樓：王贇 Maigo
問題一：怎麼定義相似度？
答：看你的需求。
問題二：相似度定義好了之後，如何找到相似的子樹？
答：如果這個相似度能表示成向量的距離或者內積，就比較容易。
可以把每棵子樹對應的向量算出來，放到乙個索引裡；然後再對每棵子樹，找索引中與它的距離最小或內積最大的向量。
我曾經做過「給定乙個向量，求索引中與它距離在一定範圍內的向量」這樣乙個模糊匹配專案，如果這也是題主的需求，可以進一步細談。
問題三：如果我自己定義乙個子樹相似度的函式 f，有沒有演算法能夠找到 A' 和 B' 的一種對應關係，使 f 最大？
答：問題描述不太清楚，你是說給定了f，構造A'和B'，還是說給定了A'和B'，構造f？
無論是哪一種，在沒有額外限制的條件下都很平凡啊：前者就讓A'和B'完全相同，後者隨便構造就好了啊。
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