問題：

Given a binary tree, find the leftmost value in the last row of the tree.
Example 1:

Input:

image.png

Output:
1

Example 2:

Input:

image.png

Output:
7

Note: You may assume the tree (i.e., the given root node) is not NULL.

大意：

給出一個(gè)二叉樹，找到樹最下一行的最左邊的節(jié)點(diǎn)值。
例1：

輸入：

image.png

輸出：
1

例2：

輸入：

image.png

輸出：
7

注意：你可以假設(shè)樹（比如，給出根節(jié)點(diǎn)）是非空的。

思路：

這道題其實(shí)有可以拆解成兩個(gè)問題：

1. 找到二叉樹的最下面一行；
2. 在最下面一行找到最左邊的節(jié)點(diǎn)值。

要注意的是，這個(gè)最左邊的節(jié)點(diǎn)值，并不一定是左節(jié)點(diǎn)，也可能是最左邊的一個(gè)右子節(jié)點(diǎn)值。

還記得我們在傳送門：LeetCode筆記：102. Binary Tree Level Order Traversal中，是要求將二叉樹一層層地輸出出來。那么通過同樣的方法，我們用BFS廣度優(yōu)先遍歷的方法，利用隊(duì)列，可以確保找到最下一層的所有節(jié)點(diǎn)值，然后只需要用一個(gè)標(biāo)記，來在每次梳理一層的節(jié)點(diǎn)時(shí)，將最左邊的一個(gè)節(jié)點(diǎn)值記錄下來，這樣，當(dāng)已經(jīng)確定是最后一層，沒有再下一層后，我們記錄下來的就是最下一層的最左邊的節(jié)點(diǎn)值了。

代碼（Java）：

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * public class TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode left;
 *     TreeNode right;
 *     TreeNode(int x) { val = x; }
 * }
 */
public class Solution {
    public int findBottomLeftValue(TreeNode root) {
        Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
        
        queue.offer(root);
        int result = root.val;
        boolean has = false;
        while (!queue.isEmpty()) {
            int levelNum = queue.size();
            for (int i = 0; i < levelNum; i++) {
                if (queue.peek().left != null) {
                    queue.offer(queue.peek().left);
                    if (!has) {
                        result = queue.peek().left.val;
                        has = true;
                    }
                }
                if (queue.peek().right != null) {
                    queue.offer(queue.peek().right);
                    if (!has) {
                        result = queue.peek().right.val;
                        has = true;
                    }
                }
                queue.poll();
            }
            has = false;
        }
        
        return result;
    }
}

他山之石：

我的這個(gè)方法其實(shí)比較慢，我們看看下面這個(gè)方法：

public class Solution {
    public int findBottomLeftValue(TreeNode root) {
        return findBottomLeftValue(root, 1, new int[]{0,0});
    }
    public int findBottomLeftValue(TreeNode root, int depth, int[] res) {
        if (res[1]<depth) {res[0]=root.val;res[1]=depth;}
        if (root.left!=null) findBottomLeftValue(root.left, depth+1, res);
        if (root.right!=null) findBottomLeftValue(root.right, depth+1, res);
        return res[0];
    }
}

這個(gè)方法的第一個(gè)優(yōu)勢就是代碼確實(shí)比我簡潔多了。。。他的做法其實(shí)跟我第一個(gè)想法差不多，用DFS的方式遞歸來往下找，同時(shí)記錄當(dāng)前找到的節(jié)點(diǎn)所在的深度，他用了一個(gè)int數(shù)組res，數(shù)組第一個(gè)元素記錄節(jié)點(diǎn)值，第二個(gè)元素記錄節(jié)點(diǎn)所在的深度。只有在進(jìn)入更深一層，且這一層還沒有記錄節(jié)點(diǎn)值時(shí)，才記錄下找到的第一個(gè)節(jié)點(diǎn)值，其實(shí)也就是最左邊的節(jié)點(diǎn)值，找到后就將深度標(biāo)記為當(dāng)前深度，那么后面找到的所有這個(gè)深度的節(jié)點(diǎn)值都不再記錄，除非又找到了更深的節(jié)點(diǎn)。這樣一直往下，不斷根據(jù)深度來更新找到的節(jié)點(diǎn)值，最后找到的就是最深一層的最左邊的節(jié)點(diǎn)值了。

合集：https://github.com/Cloudox/LeetCode-Record

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