这道题简单理解就是从上到下依次输出二叉树中每层最右边的结点。
经实际检验发现，BFS（宽搜）变体，DFS（深搜）变体都能解决该问题。以下会用这两种方式解决本题，顺带回顾BFS以及DFS模板。
以下讨论均基于本题的示例图：
1. 宽搜与深搜
1.1 宽搜
宽搜的核心是用队列实现，每次从队头取出一个结点，同时从队尾输入该节点的左右儿子结点。
import queue
def bfs(root):
q = queue.Queue()
q.put(root)
ans = []
'''
这个地方注意一个小问题，就是不能直接写while q，否则会陷入死循环。
对于用q = queue.Queue()定义的队列来说，想取出队列的长度只能用q.qsize()，
而不能使用len_q = len(q)
'''
while q.qsize():
h = q.get()
ans.append(h.val)
if h.left:
q.put(h.left)
if h.right:
q.put(h.right)
return ans
ans = bfs(root)
print(ans)
输出结果：
1.2 深搜
深搜用递归实现，深搜模板是先递归左子树，再递归右子树，但是本题所使用的深搜变体是先遍历右子树，再遍历左子树，第二节会讲到。
ans = []
def dfs(root):
'''
深搜里面有一个小的注意点，就是说ans = []不能放在dfs()函数内部定义，
因为dfs是递归执行的，如果ans = []放在函数内部那就会每次递归时重新更新ans为[]，
之前ans中积累下来的值就没用了。
'''
global ans
if root == None:
return []
ans.append(root.val)
if root.left: dfs(root.left)
if root.right: dfs(root.right)
return ans
ans = dfs(root)
ans
2. 改进后的宽搜与深搜
传统的模板并不能解决本题，需要对其进行变换。
2.1 宽搜变体
宽搜模板只是按照层序依次输出，但是本题需要区分不同层，依次关键问题在于怎样对模板进行改进，使其能够区分不同层的结点。
方法是，在往队列中加入下一层结点之前，先统计当前队列的长度。可以理解成动物的代际更替。在繁殖下一代之前，先统计当前代中动物的个数，当前代中的最后一个就是我们要找的当前层中的最后一个结点。
import queue
def bfs2(root):
if root == None: return []
q = queue.Queue()
q.put(root)
ans = []
while q.qsize():
len_q = q.qsize()
# for循环这一步的本质就是在遍历当前层
for i in range(len_q):
h = q.get()
if i == len_q - 1: ans.append(h.val)
if h.left: q.put(h.left)
if h.right: q.put(h.right)
return ans
ans = bfs2(root)
print(ans)
2.2 深搜变体
深搜变体最巧妙的地方就是先遍历右子树，再去遍历左子树，并通过ans数组长度与当前层数的比较判断是否加入当前结点。
ans = []
def dfs2(root, depth):
global ans
if root == None: return []
if len(ans) == depth: ans.append(root.val)
if root.right: dfs2(root.right, depth + 1)
if root.left: dfs2(root.left, depth + 1)
return ans
ans = dfs2(root, 0)
print(ans)
