标签：Binary Right List 复杂度 Tree queue result import root

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1. 题目描述

2. Solution 1

1、思路分析
DFS.
对树进行先序遍历，在搜索过程中，总是先访问右子树，根 -> 右 -> 左。那么对于每层来说，在这层见到的第一个结点一定是最右边的结点。

2、代码实现

package Q0199.Q0199BinaryTreeRightSideView;

import DataStructure.TreeNode;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/*
    思路: DFS 递归
 */
public class Solution {

    public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        rightSideView(root, result, 0);
        return result;
    }

    private void rightSideView(TreeNode root, List<Integer> result, int curDepth) {
        if (root == null) return;

        if (curDepth == result.size()) result.add(root.val);

        rightSideView(root.right, result, curDepth + 1);
        rightSideView(root.left, result, curDepth + 1);
    }
}

3、复杂度分析
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(n)

3. Solution 2

1、思路分析
层次遍历，每次把最右边的结点放入结果中。

2、代码实现

package Q0199.Q0199BinaryTreeRightSideView;

import DataStructure.TreeNode;

import java.util.ArrayDeque;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Queue;

/*
    思路: 层次遍历，每次把最右边的结点放入结果中。
 */
public class Solution2 {
    public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        Queue<TreeNode> queue = new ArrayDeque<>();
        if (root != null)
            queue.add(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                TreeNode cur = queue.poll();
                if (cur.left != null) queue.add(cur.left);
                if (cur.right != null) queue.add(cur.right);
                if (i == size - 1) result.add(cur.val);
            }
        }
        return result;
    }
}

3、复杂度分析
时间复杂度: O(n)
空间复杂度: O(n)

标签：Binary,Right,List,复杂度,Tree,queue,result,import,root
来源： https://www.cnblogs.com/junstat/p/16336397.html

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