二叉树的顺时针三角遍历

顺时针三角遍历是指从根节点开始，按照顺时针方向遍历二叉树，并输出每个节点的值。具体来说，需要先遍历根节点，然后沿着右子树向下遍历，再遍历左子树，最后沿着右子树向上遍历。

下图展示了一个二叉树的顺时针三角遍历样例：

    1
   / \
  2   3
 / \ / \
4  5 6  7

顺时针三角遍历的结果为：[1, 3, 2, 4, 5, 6, 7]。

解题思路

顺时针三角遍历并不是一种常见的二叉树遍历方式，因此需要有一定的思维和编程能力才能完成。

具体来说，顺时针三角遍历可以分成三个步骤。首先是从根节点开始遍历，这一部分比较简单，直接将根节点入队即可。

接下来是向下遍历右子树。需要先遍历右子节点，然后遍历右子节点的左子树，右子节点的右子树暂不遍历，因为它在下一个步骤中会被遍历。遍历的顺序可以通过将节点入栈来实现。

最后是向上遍历左子树。需要先将遍历右子树时入栈的节点全部出栈，然后按照相反的顺序入队。再对左子树进行遍历。遍历结束后，将这些节点再按相反的顺序出队并保存其值即可。

算法实现

根据上述思路，我们可以通过队列和栈来实现二叉树的顺时针三角遍历。具体的算法实现可以参考以下代码片段：

def clockwise_traversal(root):
    if not root:
        return []

    res = []
    queue, stack, visit_right = [root], [], True

    while queue:
        level_size = len(queue)
        level_nodes = []

        for _ in range(level_size):
            node = queue.pop(0)
            level_nodes.append(node.val)

            if node.left:
                queue.append(node.left)
                if visit_right:
                    stack.append(node.left)
            if node.right:
                queue.append(node.right)
                if visit_right:
                    stack.append(node.right)

        if not visit_right:
            for i in range(len(stack) - 1, -1, -1):
                queue.append(stack[i])
                stack.pop()

        res.extend(level_nodes)
        visit_right = not visit_right

    return res

上述代码中，变量queue表示当前层的所有节点，stack表示遍历右子树时入栈的节点，visit_right表示当前是否需要先遍历右子树。在每一层遍历时，先记录当前层的所有节点的值，然后根据visit_right的值决定是否需要将右子节点入栈。对于需要先遍历右子树的情况，将右子树的左子树入栈即可。对于需要先遍历左子树的情况，将入栈的节点按相反的顺序出队，并保存其值。遍历结束后，返回保存的节点值即可。

总结

顺时针三角遍历是一种比较特殊的二叉树遍历方式，需要较高的思维和编程能力才能实现。通过分成三步进行遍历，并结合队列和栈的使用，可以较为简单地实现顺时针三角遍历。在实际开发中，可以根据具体的需求来决定是否需要使用该遍历方式，以便更好地完成业务需求。