199. Binary Tree Right Side View

题目详见：199. Binary Tree Right Side View

解法一 DFS

思路

可以用 DFS 来解决。我们需要确保每一层的最右边的元素被添加进 list 中。如何实现这一点呢？要明确两点。首先，递归时，始终要先递归右边的节点。其次，将节点添加进 list 中时，为了确保每一层只添加第一次遍历到的节点，要添加如下条件：res.size() == depth。

代码

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        dfs(root, res, 0);
        return res;
    }

    private void dfs(TreeNode node, List<Integer> res, int depth) {
        if (node == null) return;

        if (res.size() == depth) { // 确保每层第一次遍历到的节点能添加进列表
            res.add(node.val);
        }

        dfs(node.right, res, depth + 1); // 关键，一定要先将右边的节点遍历
        dfs(node.left, res, depth + 1);
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度 O(n) 遍历了每一层节点
• 空间复杂度 O(H) 递归函数最多保留到 H 个节点， H 是树的深度。

解法二 BFS

思路

想一想 level-order traversal 是如何实现的。这道题，我们只需从右至左对每一层进行遍历，每一层遍历是，添加第一次遍历到的节点进入 list 即可。如何判断这个节点是否第一次遍历到？上一个解法已经提到过了。

代码

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
class Solution {
    public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {
        List<Integer> res = new ArrayList<>();
        if (root == null) return res;
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        int depth = 0;
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size(); // 记录每一层的节点个数
            for (int i = 0; i < size; i++) { // 遍历每一层
                TreeNode curr = queue.poll();
                if (depth == res.size()) res.add(curr.val); // 添加每一层遍历到的第一个节点
                if (curr.right != null) {
                    queue.offer(curr.right);
                }
                if (curr.left != null) {
                    queue.offer(curr.left);
                }
            }
            depth++;
        }
        return res;
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度 O(n)
• 空间复杂度 O(H)

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