1.问题

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

2.解题思路

经历过前面几篇关于二叉树的层序遍历算法之后（参见102.二叉树的层序遍历，107.二叉树的层序遍历II），非常容易的就可以通过这种算法解答此题，基本思想就是围绕队列性质，广度优先算法解决。当然，深度优先算法也是可以解决的。

2.1 广度优先（BFS）

利用队列，遍历每层节点，并记录每层最后一个元素，直到遍历完最后一层，即可得到结果。访问顺序如下图所示：

红色结点自上而下组成答案，边缘以访问顺序标号。
复杂度：

• 时间复杂度： O(N)，每个节点都入队出队了 1 次。
• 空间复杂度： O(N)，使用了额外的队列空间。

2.2 深度优先（DFS）

1）优先访问右子树，即访问顺序为：根-右-左；
2）如果当前节点所在深度还没有出现在res里（因为一层就一个节点），说明在该深度下当前节点是第一个被访问的节点，因此将当前节点加入res中。

if len(res) < depth:res.append(root.val)
# 遍历右子树
if root.right:dfs(root.right, depth + 1, res)
# 遍历左子树
if root.left:dfs(root.left, depth + 1, res)

复杂度：

• 时间复杂度： O(N)，每个节点都访问了 1 次。
• 空间复杂度： O(N)，因为这不是一棵平衡二叉树，二叉树的深度最少是 logN, 最坏的情况下会退化成一条链表，深度就是N，因此递归时使用的栈空间是 O(N) 的。

3.代码

/*** Definition for a binary tree node.* public class TreeNode {*     int val;*     TreeNode left;*     TreeNode right;*     TreeNode() {}*     TreeNode(int val) { this.val = val; }*     TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {*         this.val = val;*         this.left = left;*         this.right = right;*     }* }*/
class Solution {/**广度优先1.利用层序遍历思想，统计每层最后一个元素，即为答案2.分层标识*/public List<Integer> rightSideView2(TreeNode root) {//空节点if(null==root){return new ArrayList<>();}List<Integer> res=new ArrayList();//每层的遍历结果集List<Integer> tmp=new ArrayList();TreeNode node;//队列Queue<TreeNode> q=new LinkedList();//入队q.add(root);//分层标识q.add(null);while(!q.isEmpty()){node=q.poll();if(null!=node){tmp.add(node.val);//左右子树入队if(null!=node.left){q.add(node.left);}if(null!=node.right){q.add(node.right);}}//否层，该层遍历完毕else{if(!tmp.isEmpty()){//收集每层最后一个元素res.add(tmp.get(tmp.size()-1));tmp=new ArrayList();q.add(null);}}}return res;}//深度优先，递归public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {//判空if(null==root){return new ArrayList();}List<Integer> res=new ArrayList();dfs(root, 0, res);return res;}private void dfs(TreeNode root, int depth, List<Integer> res){if(res.size()==depth){res.add(root.val);}//左右子树，先遍历右子树，然后左子树if(null!=root.right){dfs(root.right, depth+1, res);}if(null!=root.left){dfs(root.left, depth+1, res);}}
}