嗯。。不会写，看到了两种思路：
思路一：
用DFS的方式递归来往下找，同时记录当前找到的节点所在的深度，他用了一个int数组res，数组第一个元素记录节点值，第二个元素记录节点所在的深度。只有在进入更深一层，且这一层还没有记录节点值时，才记录下找到的第一个节点值，其实也就是最左边的节点值，找到后就将深度标记为当前深度，那么后面找到的所有这个深度的节点值都不再记录，除非又找到了更深的节点。这样一直往下，不断根据深度来更新找到的节点值，最后找到的就是最深一层的最左边的节点值了。
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public int findBottomLeftValue(TreeNode root) {
return findLeft( root , 1 , new int[]{0,0} );
}
public int findLeft( TreeNode root , int depth , int[] res){
if( res[ 1 ] < depth ){
res[ 0 ] = root.val;
res[ 1 ] = depth;
}
if( root.left != null )findLeft( root.left , depth + 1 , res );
if( root.right != null )findLeft( root.right , depth + 1 , res );
return res[ 0 ];
}
}
思路二：
/**
* Definition for a binary tree node.
* public class TreeNode {
* int val;
* TreeNode left;
* TreeNode right;
* TreeNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public int findBottomLeftValue(TreeNode root) {
Queue<TreeNode> tree = new LinkedList<>();
tree.add( root );
while( !tree.isEmpty() ){
root = tree.poll();
if( root.right != null )tree.add( root.right );
if( root.left != null )tree.add( root.left );
}
return root.val;
}
}