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题目
请根据二叉树的前序遍历，中序遍历恢复二叉树，并打印出二叉树的右视图
数据范围： 0≤n≤100000≤n≤10000
要求： 空间复杂度 O(n)O(n)，时间复杂度 O(n)O(n)
如输入[1,2,4,5,3],[4,2,5,1,3]时，通过前序遍历的结果[1,2,4,5,3]和中序遍历的结果[4,2,5,1,3]可重建出以下二叉树：
C++代码实现：
TreeNode* buildTree(vector<int> & xianxu, int l1, int r1, vector<int> &zhongxu, int l2, int r2){if (l1 > r1 || l2 > r2) return NULL;TreeNode* root = new TreeNode(xianxu[l1]);int rootIndex = 0;for (int i = l2; i <= r2; ++i){if (zhongxu[i] == xianxu[l1]){rootIndex = i;break;}}int leftsize = rootIndex - l2;int rightsize = r2 - rootIndex;root->left = buildTree(xianxu, l1+1, l1+leftsize, zhongxu, l2, l2+leftsize-1);root->right = buildTree(xianxu, l1+leftsize+1, r1, zhongxu, rootIndex+1, r2);return root;}vector<int> rightSideView(TreeNode *root){unordered_map<int, int> mp;int max_depth = -1;stack<TreeNode*> nodes;stack<int> depth;nodes.push(root);depth.push(0);while (!nodes.empty()){TreeNode* node = nodes.top();nodes.pop();int depth1 = depth.top();depth.pop();if (node != NULL) {max_depth = max(depth1, max_depth);if (mp.find(depth1) == mp.end()){mp[depth1] = node->val;}nodes.push(node->left);nodes.push(node->right);depth.push(depth1+1);depth.push(depth1+1);} }vector<int> res;for (int i = 0; i <= max_depth; ++i){res.push_back(mp[i]);}return res;}vector<int> solve(vector<int>& preOrder, vector<int>& inOrder) {vector<int> res;if (preOrder.size() == 0) return res;TreeNode* root = buildTree(preOrder, 0, preOrder.size()-1, inOrder, 0, inOrder.size()-1);return rightSideView(root);}右视图是啥？
右视图就是「站在二叉树右边看过去，能看到的每个层的最右边节点」。比如下面这个树：
1 （第0层，看到1）/ \2 3 （第1层，看到3）
/ / \
4 5 6 （第2层，看到6）
右视图结果就是 [1,3,6]—— 核心是要拿到「每一层的第一个遇到的最右节点」。
为什么用栈？栈在这里的作用
栈是 “先进后出” 的容器，适合深度优先遍历（先往深了走，走到头再回头）。这里用了 两个栈：
nodes栈：存要遍历的二叉树节点；depth栈：存对应节点的 “深度”（根节点深度是 0，子节点比父节点深 1）。
两个栈是 “同步操作” 的 —— 弹出一个节点，就对应弹出它的深度；压入节点时，也对应压入它的深度。
逐行拆解代码逻辑（结合例子看更清楚）
咱们就用上面的树 [1,2,3,4,5,6] 当例子，一步一步看栈和数据的变化。
初始状态
一开始，把根节点 1 和它的深度 0 分别压入两个栈：
nodes栈：[1]（栈顶是 1）depth栈：[0]（栈顶是 0）mp（存 “深度→最右节点值”）：空max_depth（记录最大深度）：-1
进入循环：while (!nodes.empty ())（栈不空就继续）
循环的核心逻辑是：弹出栈顶节点→判断是不是有效节点→处理有效节点→压入它的子节点。
第一步：弹出节点和对应深度
TreeNode* node = nodes.top(); // 取nodes栈顶节点（一开始是1）
nodes.pop(); // 把1从nodes栈弹出，nodes现在空了
int depth1 = depth.top(); // 取depth栈顶深度（0）
depth.pop(); // 把0从depth栈弹出，depth现在空了
此时：node=1，depth1=0。
第二步：判断节点是否有效（非 NULL）
if (node != NULL) // 1不是NULL，进入处理
{// 1. 更新最大深度：当前深度0比初始的-1大，所以max_depth=0max_depth = max(depth1, max_depth); // max(0,-1)=0// 2. 记录当前深度的最右节点（关键！）if (mp.find(depth1) == mp.end()) // 查mp里有没有深度0的记录？一开始没有{mp[depth1] = node->val; // 把深度0和值1存进去，mp现在是 {0:1}}// 3. 压入当前节点的左、右子节点（重点！栈是先进后出，所以先压左，再压右）nodes.push(node->left); // 压入1的左子节点2 → nodes栈：[2]nodes.push(node->right); // 再压入1的右子节点3 → nodes栈：[2,3]（栈顶是3）// 4. 同步压入子节点的深度（父节点深度+1=0+1=1）depth.push(depth1+1); // 压入2的深度1 → depth栈：[1]depth.push(depth1+1); // 再压入3的深度1 → depth栈：[1,1]（栈顶是1）
}
这一步结束后
nodes栈：[2,3]（栈顶是 3）depth栈：[1,1]（栈顶是 1）mp：{0:1}max_depth：0
第三步：继续循环（nodes 栈不空，处理栈顶的 3）
重复第一步：弹出节点和深度
node = nodes.top()→ 3；nodes.pop()→ nodes 变成 [2]depth1 = depth.top()→ 1；depth.pop()→ depth 变成 [1]
判断 3 非 NULL，进入处理：
- 更新 max_depth：max (1,0)=1 → max_depth=1；
- 查 mp 有没有深度 1 的记录？没有 → mp [1]=3 → mp 现在 {0:1, 1:3}；
- 压入 3 的左、右子节点：
- 3 的左是 5，右是 6 → 先压左（5），再压右（6）→ nodes 栈变成 [2,5,6]（栈顶是 6）；
- 同步压入深度 1+1=2 → depth 栈变成 [1,2,2]（栈顶是 2）。
这一步结束后：
nodes栈：[2,5,6]depth栈：[1,2,2]mp：{0:1, 1:3}max_depth：1
第四步：继续循环（处理栈顶的 6）
弹出 6 和深度 2：
node=6，depth1=2（非 NULL）；
- 更新 max_depth：max (2,1)=2 → max_depth=2；
- 查 mp 有没有深度 2 的记录？没有 → mp [2]=6 → mp 现在 {0:1,1:3,2:6}；
- 压入 6 的左、右子节点（都是 NULL）→ nodes 栈变成 [2,5,NULL,NULL]；
- 同步压入深度 3 → depth 栈变成 [1,2,3,3]。
这一步后，mp 已经存好了所有层的最右节点，后续再处理 NULL 节点和剩下的 2、5，都不会修改 mp 了（因为 mp 里对应深度已有值）。
后续循环：处理 NULL 和剩余节点
比如处理 6 的左子节点（NULL）：弹出后判断是 NULL，直接跳过，不做任何处理；
处理 5 时，深度是 2，但 mp 里已有深度 2 的记录（6），所以不会覆盖；
处理 2 时，深度是 1，mp 里已有深度 1 的记录（3），也不会覆盖。
直到栈空，循环结束。
最后：生成结果
vector<int> res;
for (int i = 0; i <= max_depth; ++i) // 从深度0到2，依次取mp的值
{res.push_back(mp[i]); // 0→1，1→3，2→6 → res=[1,3,6]
}
return res;
关键：为什么先压左子节点，再压右子节点？
这是保证拿到「最右节点」的核心
因为栈是 “先进后出”：先压左，再压右 → 下一次弹出时，会先弹右子节点。
比如节点 1 的子节点：先压 2，再压 3 → 下次先弹 3（右节点），这样 3 就会被优先处理，成为深度 1 的最右节点；
节点 3 的子节点：先压 5，再压 6 → 下次先弹 6（右节点），成为深度 2 的最右节点。
如果反过来先压右再压左，就会先处理左节点，拿到的就是「左视图」了
总结：这段代码的逻辑一句话说
用两个栈同步存节点和深度，通过 “先压左、再压右” 保证每次先处理层的右节点，用哈希表记录每一层第一个遇到的右节点（就是最右节点），最后按深度顺序收集结果，就是右视图。