What is the best way to solve Binary Tree Right Side View?

The optimized O(1) approach using Trees patterns is generally preferred.

상위 150개 인터뷰중간

이진 트리 오른쪽 보기

'Binary Tree Right Side View' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.

문제 설명

중간

이진 트리의 루트가 주어지면 자신이 루트의 오른쪽에 서 있다고 상상하고 위에서 아래로 정렬된 노드 값을 반환합니다.

트리는 레벨 순서 목록으로 표시됩니다. rightSideView(root: list) -> list 함수를 구현하세요.

제약

•The number of nodes in the tree is in the range [0, 100]
•-100 <= Node.val <= 100

예

Example 1

Input

[1,2,3,None,5,None,4]

Output

[1,3,4]

Explanation

From the right side: at level 0 you see 1, at level 1 you see 3, at level 2 you see 4.

Example 2

Input

[1,None,3]

Output

[1,3]

Explanation

From the right side: at level 0 you see 1, at level 1 you see 3.

Example 3

Input

[]

Output

[]

Explanation

Empty tree, nothing to see.

Need a Hint?

세트나 힙과 같은 트리 관련 데이터 구조를 사용해 보세요.

Edge Cases to Watch

빈 입력 구조
단일 요소 입력
큰 수치 범위

해결할 준비가 되셨나요?

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편집기에서 열기

인터뷰 통찰력 및 변형

Trees 접근 방식의 논리를 설명하세요.

null 또는 빈 입력과 같은 극단적인 경우에 대해 논의합니다.

복잡성 분석 분석

무차별 대입 복잡성

Time: O(n)•Space: O(1)

왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.

왜 우주인가?: Uses standard local memory.

최적화된 복잡성

Time: O(1)•Space: O(n)

왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.

왜 우주인가?: May trade memory for speed.

최적화된 솔루션 Python 코드

컴파일러에서 시도해 보세요

def right_side_view_opt(root):
    if isinstance(root, list):
        r = build_tree(root)
        return right_side_view_opt_helper(r)
    return right_side_view_opt_helper(root)

def right_side_view_opt_helper(root: TreeNode) -> list:
    res = []
    def dfs(node, depth):
        if not node:
            return
        if depth == len(res):
            res.append(node.val)
        dfs(node.right, depth + 1)
        dfs(node.left, depth + 1)
    dfs(root, 0)
    return res

무차별 대입 코드(스포일러 보호)

컴파일러에서 시도해 보세요

def right_side_view_brute(root):
    if isinstance(root, list):
        r = build_tree(root)
        return right_side_view_brute_helper(r)
    return right_side_view_brute_helper(root)

def right_side_view_brute_helper(root: TreeNode) -> list:
    if not root: return []
    res = []
    queue = [root]
    while queue:
        level_len = len(queue)
        for i in range(level_len):
            curr = queue.pop(0)
            if i == level_len - 1:
                res.append(curr.val)
            if curr.left: queue.append(curr.left)
            if curr.right: queue.append(curr.right)
    return res