199. 二叉树的右视图
题目
给定一棵二叉树,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:
输入: [1,2,3,null,5,null,4]
输出: [1, 3, 4]
解释:
1 <---
/ \
2 3 <---
\ \
5 4 <---
解题思路
思路一:广度优化搜索
当对二叉树进行层次遍历时,每一层最右边的节点是最后访问的。题目中要求返回从右侧所能看到的节点值,正是这里每层最右边的节点。那么保留每层最后的访问节点,就能得到需要求的答案。
这里使用队列存储。
具体可参照代码进行理解。
思路二:深度优化搜索
同样的,这道题也能够使用深度优化搜索来解决。
在搜索的过程中,我们先访问右子树,再访问左子树。那么每层的第一个节点就是最右边节点。这个时候,只要知道二叉树的深度,则可以得到最终的答案。
具体可参照代码进行理解。
代码实现
代码实现 | 广度优化搜索
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def rightSideView(self, root: TreeNode) -> List[int]:
if root == None:
return []
# 导入 deque 创建队列
from collections import deque
queue = deque([root])
res = []
while queue:
size = len(queue)
# 这里用 size 记录二叉树每层的节点数,
for i in range(size):
# 弹出节点
node = queue.popleft()
# 先将左节点入队
if node.left != None:
queue.append(node.left)
# 再将右节点入队
if node.right != None:
queue.append(node.right)
# 队列先入先出,如果 i 等于 size - 1,
# 那么这里就是最右边的节点,这个就要得到的结果,将其放入返回列表中
if i == size - 1:
res.append(node.val)
return res
代码实现 | 深度优化搜索
# Definition for a binary tree node.
# class TreeNode:
# def __init__(self, x):
# self.val = x
# self.left = None
# self.right = None
class Solution:
def rightSideView(self, root: TreeNode) -> List[int]:
res = []
def _dfs(node, depth):
if node == None:
return []
# res 的索引表示二叉树的深度
# 若当前的深度的节点不存在于 res 中,
# 表示该层的最右边节点还未将其添加到 res 中
# 将其加入到节点中
if depth == len(res):
res.append(node.val)
# 往一下层访问,先访问右子树,在访问左子树
depth += 1
_dfs(node.right, depth)
_dfs(node.left, depth)
_dfs(root, 0)
return res
实现结果
实现结果 | 广度优化搜索
实现结果 | 深度优化搜索
以上就是使用广度优化搜索或深度优化搜索的思想,解决《199. 二叉树的右视图》问题的主要内容。
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