好问题！其实对于节点可拥有任意数量子节点的多叉树，最左/最右节点的定义是从二叉树的概念延伸而来的，但核心前提是你需要先约定子节点的排列顺序——因为多叉树本身没有天然的“左”“右”之分，得靠人为定义的子节点顺序来锚定。

一、定义规则 #

我们可以类比二叉树的逻辑，给多叉树的最左/最右节点做如下定义：

• 最左节点：从根节点开始，每次都选择当前节点的第一个子节点（比如你在代码里存储子节点的列表中，索引最靠前的那个），一直遍历到没有子节点的叶子节点为止，这个节点就是整棵树的最左节点。
• 最右节点：同理，从根节点开始，每次选择当前节点的最后一个子节点（列表索引最靠后的那个），遍历到叶子节点，就是整棵树的最右节点。

注意：如果你的多叉树没有明确子节点的顺序（比如子节点是无序集合），那“最左/最右”这个概念其实没有意义，因为子节点的排列是随机的。所以第一步要确保你的树结构里，子节点是按固定顺序存储的（比如从左到右的视觉顺序对应列表的先后顺序）。

二、查找实现 #

这里用Python示例来展示递归和迭代两种查找方式，假设树节点的结构是：

class TreeNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.children = []  # 子节点列表，按从左到右顺序存储

1. 递归实现 #

• 查找最左节点：

def find_leftmost(node):
    # 没有子节点，就是当前节点
    if not node.children:
        return node
    # 递归遍历第一个子节点
    return find_leftmost(node.children[0])

• 查找最右节点：

def find_rightmost(node):
    if not node.children:
        return node
    # 递归遍历最后一个子节点
    return find_rightmost(node.children[-1])

2. 迭代实现（避免递归深度问题） #

• 查找最左节点：

def find_leftmost_iterative(node):
    current = node
    # 只要有子节点，就一直取第一个
    while current.children:
        current = current.children[0]
    return current

• 查找最右节点：

def find_rightmost_iterative(node):
    current = node
    while current.children:
        current = current.children[-1]
    return current

三、和二叉搜索树的区别 #

在二叉搜索树里，最左/最右节点对应最小/最大值，这是因为二叉搜索树有值的约束规则：左子节点的值小于父节点，右子节点的值大于父节点——这时候“左”“右”不仅是位置顺序，还和值的大小绑定了。

但对于普通多叉树：

• 如果你的多叉树也有类似的排序规则（比如每个节点的子节点按值从小到大排列，第一个子节点是最小的，最后一个是最大的），那这时候最左节点就是整棵树的最小值，最右是最大值；
• 如果没有值的约束，那最左/最右节点只是基于子节点存储顺序的遍历结果，和节点值的大小无关。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PumpkinBreath