利用递归遍历算法建立一颗二元树，输出先序遍历序列及该二元树中全部的叶子节点

好的，我来解答你的问题。以下是递归遍历算法建立一颗二元树的代码：

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

def build_tree(preorder, inorder):
    if not preorder or not inorder:
        return None
    root_val = preorder[0]
    root = TreeNode(root_val)
    index = inorder.index(root_val)
    root.left = build_tree(preorder[1:index+1], inorder[:index])
    root.right = build_tree(preorder[index+1:], inorder[index+1:])
    return root

其中，`preorder` 表示二元树的先序遍历序列，`inorder` 表示二元树的中序遍历序列。这段代码的时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 是二元树的节点数。

下面是输出先序遍历序列及该二元树中全部的叶子节点的代码：

def preorder_traversal(root):
    if not root:
        return []
    res = [root.val]
    res += preorder_traversal(root.left)
    res += preorder_traversal(root.right)
    return res

def get_leaf_nodes(root):
    if not root:
        return []
    if not root.left and not root.right:
        return [root.val]
    res = []
    res += get_leaf_nodes(root.left)
    res += get_leaf_nodes(root.right)
    return res

# 示例代码
preorder = [1, 2, 4, 5, 3, 6, 7]
inorder = [4, 2, 5, 1, 6, 3, 7]
root = build_tree(preorder, inorder)
print(preorder_traversal(root)) # 输出：[1, 2, 4, 5, 3, 6, 7]
print(get_leaf_nodes(root)) # 输出：[4, 5, 6, 7]

其中，`preorder_traversal` 函数用于输出二元树的先序遍历序列，`get_leaf_nodes` 函数用于输出二元树中的全部叶子节点。这段代码的时间复杂度也是 $O(n)$，其中 $n$ 是二元树的节点数。