二叉树左视图即层序遍历每层第一个节点，右视图取每层最后一个节点；必须用队列BFS实现，DFS需按root→right→left递归并控制深度覆盖，二者时间复杂度均为O(n)。
二叉树左视图用层序遍历取每层第一个节点
左视图本质是「从左侧垂直投影看到的最外层节点」，等价于层序遍历中每一层的第一个节点。关键不是“最左”，而是“该层最早被访问到的节点”——所以必须用队列按层处理，不能用 DFS 模拟视角。
- 用
queue<treenode></treenode>做 BFS，每次进入新层时记录队首节点值 - 注意：不能只靠
root->left一路递归，因为某层可能左子树为空、右子树有节点，此时左视图仍需包含该右子节点 - 示例：根为 1，左空，右为 2，2 的右为 3 —— 左视图是 [1,2,3]，不是 [1]（仅靠 left 链会漏掉）
右视图同理但取每层最后一个节点
右视图和左视图共享同一套层序逻辑，区别仅在于每层结束前保存的是最后一个出队的节点，而非第一个。
- 实现上更简单：每层循环结束时，
node自然就是该层最右节点（因为队列顺序是左→右，最后处理的就是最右） - 避免常见错误：不要在循环里用
if (i == levelSize - 1)判断，容易因索引错位漏节点；直接在 for 循环末尾赋值更稳 - 如果用 vector 存当前层所有节点再取 back()，内存开销增大，不推荐
DFS 实现右视图要注意深度优先的覆盖逻辑
DFS 可行，但必须保证「每层最右节点最后被访问」，否则会被左边节点覆盖。核心是：按 root → right → left 顺序递归，并用 vector 下标对应深度。
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- 定义
vector<int> result</int>，递归参数带当前depth - 当
result.size() == depth时才 push_back，确保每层只存第一个到达的节点（即最右那个） - 若先走 left 再 right，会导致左子树节点先占位，右子树同层节点无法写入 —— 顺序错误是常见坑
- DFS 空间复杂度是 O(h)，BFS 是 O(w)（w 为最大层宽），极端偏斜树下 DFS 更省空间
LeetCode 199 验证时注意空树和单节点边界
提交前务必测试 root == nullptr 和只有 root 的情况，这两处最容易返回空或越界。
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-
if (!root) return {};必须显式处理，否则 BFS 队列为空导致循环不进，结果为空 vector —— 这是对的，但要确认逻辑清晰 - 单节点树：左视图和右视图都应为
[val]，不是[]或[val, val] - 某些实现用
result[depth] = node->val而非 push_back，需预先 resize vector，否则运行时崩溃
实际写的时候，BFS 版本更直白少错；DFS 版本省空间但顺序和边界稍敏感。两种方法都得亲手跑一遍 [1,2,3,null,5,null,4] 这个经典用例，输出 [1,3,4] 才算过关。
