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题目：

我们直接看题解吧：

快速理解解题思路小建议：

审题目+事例+提示：

解题方法：

解题分析：

解题思路：

代码实现(DFS)：

代码1：

补充说明：

代码2：

代码实现(BFS)：

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题目地址：

199. 二叉树的右视图 - 力扣（LeetCode）

难度：中等

今天刷二叉树的右视图，大家有兴趣可以点上面链接，看看题目要求，试着做一下。

题目：

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。

我们直接看题解吧：

快速理解解题思路小建议：

可以先简单看一下解题思路，然后照着代码看思路，会更容易理解一些。

审题目+事例+提示：

根据题意可知，我们右视图看到的节点都是每一层的最右边的节点，而这个节点可能在右子树，也可能子左子树

解题方法：

方法1：深度优先（DFS）

方法2：广度优先（BFS）

解题分析：

我们利用深度优先算法递归遍历二叉树，按照【根节点->右子树->左子树】的顺序访问。

解题思路：

 创建一个list集合res用于存储右视图看到的节点（即每层最右边的节点）

 创建一个临时遍历depth,用于记录遍历树的深度

 递归函数：

     首先判断如果根节点为Null,则直接返回

    接着判断depth与res.size是否相等，相等则将当前节点加入res

   然后depth++,遍历右子树、左子树

代码实现(DFS)：

代码1：

/*** 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;*     }* }*///DFS深度优先算法
class Solution {//先创建一个list集合存储数据作为返回List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {//传入根节点root，以及0（即depth初始为0）dfs(root,0);return res;}public void dfs(TreeNode root,int depth){//先判断，1、根节点是否为null，如果根节点为null则返回，//       2、同时也是递归的终止条件，即访问到叶子结点的下一个的时候为null，则返回if(root == null){return;}//首先先访问当前结点，再递归地访问右子树 和 左子树if(depth == res.size()){//判断二者是否相等，相等则将当前节点加入集合resres.add(root.val);}//每递归一次就说明走到下一层，即深度+1depth++;//先递归右子树，再递归左子树，这样每一层都能访问到最右边的结点dfs(root.right,depth);dfs(root.left,depth);}
}

补充说明：

1、递归函数第一部分的判空操作的作用

    a.根节点判空条件，即如果根节点为null则返回，
    b.作为递归的终止条件，即访问到叶子结点的下一个的时候为null，则返回

2、实际上遍历完右子树，回过头遍历左子树的时候，depth实际上是从头计算的，因为一开始遍历右子树时，每一次递归depth+1，那么最后回溯时depth相当于depth+1直到根节点

2、为什么depth==res.size时，就将当前节点添加到集合res（还是无法理解可以看看下面代码2）

以此图为例

首先遍历右子树，depth和res.size初始值均为0，根据代码自上而下的执行顺序，res.size首先+1即添加根节点，接着时depth+1，进入下一层，此时res.size==depth==1,因此添加当前节点，接着depth+1...

遍历完右子树后，遍历左子树，由于depth从0开始，在同一层时，depth与res.size差1，这样就可以更新新的节点（即depth!=res.size时说明这一层已经有值在res了），同时又能保证每一层只会取到一个节点，（此外由于遍历顺序为根右左，因此保证了每层最先遍历的时最右边的节点）

代码2：

这个的跟上面区别在于用了两个变量，一个变量maxDepth记录已探索到的最大深度，和当前的深度depth，只有depth>maxDepth才往list里面add即可。这种可能更好理解一点

 class Solution {//0ms 100% On O1int maxHigh = 0;List<Integer> res = new ArrayList<Integer>();public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {dfs(root,1);return res;}public void dfs(TreeNode root,int high){if(root == null) return;if(maxHigh < high){res.add(root.val);maxHigh = high;}dfs(root.right,high+1);dfs(root.left,high+1);}
}

代码实现(BFS)：

这里BFS实际上是层次遍历，然后将每层的最后一个节点加入集合

还有就是创建了一个队列queue用于存储每层遍历的节点

层次遍历-->二叉树的层序遍历，力扣-CSDN博客

/*** 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 {public List<Integer> rightSideView(TreeNode root) {List<Integer> res = new ArrayList<>();if (root == null) {return res;}Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<>();queue.offer(root);while (!queue.isEmpty()) {int size = queue.size();for (int i = 0; i < size; i++) {TreeNode node = queue.poll();if (node.left != null) {queue.offer(node.left);}if (node.right != null) {queue.offer(node.right);}if (i == size - 1) {  //将当前层的最后一个节点放入结果列表res.add(node.val);}}}return res;}
}