剖析 LeetCode 199：巧用 BFS 探索二叉树的右侧视角

在浩瀚的算法题海中，LeetCode 199 犹如一颗璀璨的明珠，吸引着无数程序员的探索热情。这道题考察的是二叉树的层序遍历，但与传统的层序遍历不同，LeetCode 199 要求我们站在二叉树的右侧，欣赏其独特的风景。

要解决这个问题，广度优先搜索 (BFS) 算法无疑是我们的最佳帮手。BFS 算法以逐层的方式遍历二叉树，将同一层的所有节点放入队列中，再依次访问每个节点及其子节点。

想象一下，我们站在二叉树的右侧，用一只手沿着树枝向下移动，将我们所看到的节点放入一个盒子中。当我们遍历完一层后，盒子中就盛放着这一层最右侧的节点。依此类推，当我们遍历完整个二叉树时，盒子中就收集了所有层的右侧节点，构成了二叉树的右侧视图。

为了实现这个过程，我们可以借助 Python 中的队列数据结构。首先，我们将根节点放入队列中，并将其标记为当前层。然后，我们不断从队列中取出节点，将其右侧节点（如果有的话）放入队列，并将其标记为下一层。同时，我们维护一个变量来记录当前层的最后一个节点。当我们遍历完一层后，我们将当前层的最后一个节点加入到结果列表中，并更新当前层。

下面是一个简洁的 Python 代码示例，展示了如何使用 BFS 算法求解 LeetCode 199：

def right_side_view(root):
  if not root:
    return []

  queue = [root]
  result = []
  current_level = 0

  while queue:
    next_level = []
    last_node = None

    for node in queue:
      last_node = node
      if node.left:
        next_level.append(node.left)
      if node.right:
        next_level.append(node.right)

    if current_level == len(result):
      result.append(last_node.val)

    current_level += 1
    queue = next_level

  return result

使用 BFS 算法求解 LeetCode 199，不仅思路清晰，而且代码实现简单高效。通过巧妙地利用队列来模拟逐层遍历，我们可以轻松地收集二叉树的右侧视图，从而欣赏其独具魅力的一面。

掌握 BFS 算法不仅能帮助我们解决 LeetCode 199，还能在其他涉及层序遍历的算法问题中大显身手。无论是宽度优先搜索还是深度优先搜索，这些算法都是解决树和图等复杂数据结构问题的利器。

如果你想深入学习 BFS 算法及其在树和图遍历中的应用，不妨参考以下参考资料：

• BFS 算法详解
• 使用 BFS 遍历二叉树
• LeetCode 102. 二叉树的层序遍历

通过不断练习和探索，你将逐渐掌握 BFS 算法的精髓，成为一名算法领域的佼佼者。