标签：size res 复杂度 视图 二叉树 null root LeetCode dq

题目描述: 给定一个二叉树的根节点 root, 想象自己站在它的右侧，按照从顶部到底部的顺序，返回从右侧所能看到的节点值。
示例 1:

输入: [1,2,3,null,5,null,4]
输出: [1,3,4]

示例 2:

输入: [1,null,3]
输出: [1,3]

示例 3:

输入: []
输出: []

提示:

• 二叉树的节点个数的范围是 [0,100]
• -100 <= Node.val <= 100

来源： 力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-right-side-view/
解决方案：
方法一：使用层序遍历的方式，但是只将最层最后一个结点的值加入到结果列表中。

public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
    List<Integer> res = new ArrayList<>();
    if (root == null) return res;
    Queue<TreeNode> dq = new LinkedList<>();
    dq.offer(root);
    while (!dq.isEmpty()) {
        int size = dq.size();
        while (size > 0) {
            TreeNode node = dq.poll();
            if (node.left != null) dq.offer(node.left);
            if (node.right != null) dq.offer(node.right);
            if (size == 1) res.add(node.val);
            size--;
        }
    }
    return res;
}

复杂度分析：

• 时间复杂度 : 每个节点最多进队列一次，出队列一次，时间复杂度为 O(n).
• 空间复杂度 : 每个节点最多进队列一次，所以队列长度最大不超过 n, 所以这里的空间代价为 O(n).

方法二：使用深度优先搜索方式。这里有个注意的点就是，以前我们使用深度优先方式时，先遍历左子树再遍历右子树。在这里是先遍历右子树再遍历左子树，这样在每层见到的第一个结点一定是最右边的结点。

List<Integer> res = new ArrayList<>();
public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
    dfs(root, 0);
    return res;
}
void dfs(TreeNode root, int depth) {
    if (root == null) return;
    if (depth == res.size()) res.add(root.val);
    depth++;
    dfs(root.right, depth);
    dfs(root.left, depth);
}

复杂度分析:

• 时间复杂度 : 深度优先搜索最多访问每个结点一次，因此是线性复杂度，O(n).
• 空间复杂度 : 最坏情况下，栈内会包含接近树高度的结点数量，占用 O(n) 的空间。

标签：size,res,复杂度,视图,二叉树,null,root,LeetCode,dq
来源： https://blog.csdn.net/weixin_43252521/article/details/122312059

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