多维度解读二叉树的右视图，洞悉数据结构的奥秘

2023-10-15 20:06:07

二叉树与右视图的概念

在计算机科学中，二叉树是一种基本的数据结构，由一个根节点和一系列子节点组成，每个子节点可以进一步拥有自己的子节点，如此递归下去，形成树状结构。二叉树的右视图是指从树的右侧观察时可见的节点。

获取二叉树右视图的两种算法：深度优先搜索和广度优先搜索

获取二叉树的右视图有两种主要算法：深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。

深度优先搜索（DFS）从根节点开始，沿着一棵子树的深度进行遍历。当到达子树的最底层时，再返回上层并继续遍历其他子树。
广度优先搜索（BFS）则从根节点开始，逐层遍历整棵树。即先访问所有第一层的节点，然后再访问所有第二层的节点，依此类推，直至访问整棵树的所有节点。

获取右视图的实现步骤

深度优先搜索（DFS）算法：
- 从根节点开始，将根节点添加到结果列表中。
- 遍历根节点的所有子节点，将子节点添加到结果列表中。
- 重复步骤2，直到遍历完所有节点。
广度优先搜索（BFS）算法：
- 将根节点添加到队列中。
- 从队列中移除一个节点，并将其添加到结果列表中。
- 将该节点的所有子节点添加到队列中。
- 重复步骤2和3，直到队列为空。

算法示例：

# Definition for a binary tree node.
class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

class Solution:
    def rightSideView(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        # DFS
        result = []

        def dfs(node, level):
            if not node:
                return

            if level == len(result):
                result.append(node.val)

            dfs(node.right, level + 1)
            dfs(node.left, level + 1)

        dfs(root, 0)
        return result

    def rightSideView_BFS(self, root: TreeNode) -> List[int]:
        # BFS
        if not root:
            return []

        queue = [root]
        result = []

        while queue:
            level_size = len(queue)

            for i in range(level_size):
                node = queue.pop(0)

                if i == level_size - 1:
                    result.append(node.val)

                if node.left:
                    queue.append(node.left)

                if node.right:
                    queue.append(node.right)

        return result