可以使用深度优先搜索（DFS）或广度优先搜索（BFS）来解决这个问题。我们将以BFS为例：

首先，我们将从树的根节点（或任何其他节点）开始遍历树。我们将使用一个队列来存储该过程中访问的节点。

接下来，我们将通过一个循环将队列中的所有节点依次取出，检查它们是否与节点n距离为k。如果是，我们将把该节点添加到列表中。

如果该节点不是我们正在寻找的节点，我们将以其为中心扩展，将其所有子节点加入队列中，并递归地检查它们是否与节点n的距离为k。

具体的实现方法如下：

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

def addNodesAtKDistance(root: TreeNode, n: int, k: int) -> List[int]:
    if root is None:  # 如果根节点为空，返回空列表
        return []
    if k == 0:  # 如果距离为0，只有本节点符合条件
        return [root.val]
    
    queue = [(root, 0)] # 初始将根节点加入队列中
    
    ans = []  # 存放最终结果的列表
    
    while queue:  # 当队列不为空时循环
        node, dist = queue.pop(0)  # 取出队列中的节点
        if dist == k:  # 如果距离为k，将该节点加入结果列表中
            ans.append(node.val)
        elif dist < k:  # 如果距离小于k，将该节点的子节点加入队列中
            if node.left:
                queue.append((node.left, dist + 1))
            if node.right:
                queue.append((node.right, dist + 1))
    
    return ans  # 返回结果列表

这个函数接收一个树的根节点、一个目标节点n和一个距离k，并返回一个包含所有与n距离为k的节点值的列表。

这个函数利用队列实现了广度优先搜索。队列中存储的是2元组，每个2元组包含一个节点和该节点与n的距离。我们首先将根节点和距离0加入队列中。

在每个循环迭代中，我们取出队列中的第一个元素，检查它是否与n距离为k，如果是，将其值加入结果列表中。否则，将其子节点加入队列中。在这个过程中，我们还会递增距离值，以便我们逐渐向外扩展。当整个队列都被处理完毕时，结果列表中就包含了所有符合要求的节点的值。

注意：假设树中不存在重复元素。如果存在重复元素，结果将