给定一棵二叉树的先序遍历序列和中序遍历序列，求解： 1、这棵树的后序遍历序列； 2、从这棵树的右侧观察该树，从根节点到叶子节点，依次输出能被观测到的节点序列。

1. 首先根据先序遍历序列确定根节点，然后在中序遍历序列中找到根节点的位置，可以将中序遍历序列分成左右两个子序列，左子序列为根节点的左子树，右子序列为根节点的右子树。
2. 对左子树和右子树分别进行递归处理，得到左子树的后序遍历序列和右子树的后序遍历序列。
3. 最后将根节点加入到左右子树的后序遍历序列的末尾，就得到了整棵树的后序遍历序列。

下面是具体的代码实现：

def build_tree(preorder, inorder):
    if not preorder:
        return None
    root_val = preorder[0]
    root = TreeNode(root_val)
    inorder_index = inorder.index(root_val)
    left_inorder = inorder[:inorder_index]
    right_inorder = inorder[inorder_index+1:]
    left_preorder = preorder[1:1+len(left_inorder)]
    right_preorder = preorder[1+len(left_inorder):]
    root.left = build_tree(left_preorder, left_inorder)
    root.right = build_tree(right_preorder, right_inorder)
    return root

def postorder_traversal(root):
    if not root:
        return []
    left_postorder = postorder_traversal(root.left)
    right_postorder = postorder_traversal(root.right)
    return left_postorder + right_postorder + [root.val]

def right_side_view(root):
    if not root:
        return []
    right_view = []
    queue = [root]
    while queue:
        size = len(queue)
        for i in range(size):
            node = queue.pop(0)
            if i == size-1:
                right_view.append(node.val)
            if node.left:
                queue.append(node.left)
            if node.right:
                queue.append(node.right)
    return right_view

其中，在代码中，`TreeNode` 表示二叉树节点的类，包含 `val`、`left` 和 `right` 三个成员变量。`build_tree` 函数用于根据先序遍历序列和中序遍历序列构建二叉树；`postorder_traversal` 函数用于计算二叉树的后序遍历序列；`right_side_view` 函数用于计算从右侧观察该树能够看到的节点序列。