对称二叉树判定

给一棵二叉树的根节点（空树时为 None）。每个节点是 dict {"value": v, "left": ..., "right": ...}，其中 left 和 right 要么是另一个节点 dict，要么是 None。当树绕根节点镜像对称时返回 True——也就是左子树是右子树的镜像，递归成立。空树和单节点树都视为对称。

请实现 solution(tree: dict | None) -> bool。标准做法是双参数递归谓词 is_mirror(a, b)，按镜像关系直接定义：两棵子树互为镜像当且仅当根的值相等、且一棵的左子树镜像另一棵的右子树、且一棵的右子树镜像另一棵的左子树。具体写：is_mirror(a, b) = (a is None and b is None) or (a is not None and b is not None and a['value'] == b['value'] and is_mirror(a['left'], b['right']) and is_mirror(a['right'], b['left']))。从原始根节点出发，返回 is_mirror(tree['left'], tree['right'])（tree is None 时直接当 True 处理）。

Examples

solution({"value": 1, "left": {"value": 2, "left": {"value": 3, ...}, "right": {"value": 4, ...}}, "right": {"value": 2, "left": {"value": 4, ...}, "right": {"value": 3, ...}}}) 返回 True。这是 LeetCode 101 经典对称例子 [1,2,2,3,4,4,3]：根 1，两个孩子都是 2；左子树叶子 (3, 4)，右子树叶子 (4, 3)——刚好是镜像配对。

solution({"value": 1, "left": {"value": 2, "left": null, "right": {"value": 3, ...}}, "right": {"value": 2, "left": null, "right": {"value": 3, ...}}}) 返回 False。LeetCode 101 经典非对称例子 [1,2,2,null,3,null,3]：两边子树都是「只有右孩子值为 3」，不交叉的递推会错误返回 True，但结构镜像要求 left.right 对 right.left = None，遇到缺失节点立即失败。

solution({"value": 1, "left": {"value": 2, ...}, "right": {"value": 3, ...}}) 返回 False。两个孩子在最顶层值不同，不论下方结构如何，值检查立刻失败。

签名见 stubs/stub.py。

Practical context

镜像对称检查频繁出现在涉及树形校验的金融流水线里——并且常常出现在你想不到的地方。期权定价里的重组二叉树（CRR、Jarrow-Rudd、Leisen-Reimer）按构造在「上/下步结构上」就是镜像对称的：每个节点的「先上后下」孩子等于「先下后上」孩子，正是这个性质把指数级分支压缩成 O(n²) 的格点。定价引擎的单测在树构造完之后会反复校验这个不变量，因为构造器的 bug（比如对乘性过程错把 u * d 写成 u + d、或者忘了合并合流节点）可能给你一棵在玩具输入上能正确定价、但在大时间维度上吃内存且精度泄漏的非重组树。同样的模式也出现在随机规划的场景树生成器（上下分支必须在概率质量上镜像才能保持风险中性）、清算所账本的 CRT/Merkle 树平衡检查、以及——最常见的——手写定价 DSL 的表达式树校验里，那种地方解析错误经常表现为一棵左偏 AST，对称性检查会在下游代码尝试求值之前就把它拒掉。双参数递归谓词是任何「结构性比较两棵树」任务的经典模板；这里把交叉对 (a.left, b.right) / (a.right, b.left) 内化之后，其它变种——同一性比较、子树包含、同构判定——都只要改一行就能写出来。