用二叉链表作为二叉树的数据表示，编写统计二叉树叶结点的算法

二叉链表的结构定义如下：

struct BiTNode{
    char data;
    BiTNode *lchild, *rchild;
};
typedef BiTNode *BiTree;

统计二叉树叶结点的算法可以采用递归的思想，对于每个节点，判断其左右子树是否为空，如果都为空，则该节点为叶节点，计数器加一，否则递归遍历其左右子树。

实现代码如下：

int countLeaves(BiTree root) {
    if (root == nullptr) {
        return 0;
    }
    if (root->lchild == nullptr && root->rchild == nullptr) {
        return 1;
    }
    int leftCount = countLeaves(root->lchild);
    int rightCount = countLeaves(root->rchild);
    return leftCount + rightCount;
}

其中，`root`是指向二叉树根节点的指针。

相关问题

以二叉链表作为二叉树的存储结构，编写统计二叉树的叶结点个数算法。

在计算机科学中，二叉链表是一种常见的数据结构，用于表示二叉树。在这种存储结构中，每个节点包含一个值、一个指向左子节点的指针和一个指向右子节点的指针。如果某个节点的左右子节点都为空，那么它就是一个叶节点（或终端节点），没有子节点。

对于统计二叉树的叶节点个数，可以使用递归或迭代的方式来实现算法。这里我会给出一种基于递归的方法：

**算法步骤（递归）：**

1. 定义一个函数 `countLeaves(node)`，它接收一个二叉链表的头节点 `node` 作为参数。
2. 如果 `node` 为空，说明已经到达叶子节点，返回 1。
3. 如果 `node` 的左右子节点都不为空，说明它不是叶子节点，递归地对左右子节点调用 `countLeaves` 函数，然后将结果相加。
4. 如果 `node` 只有一个子节点或者没有子节点，说明它是叶子节点，返回 1。
5. 返回 `node` 的左右子树叶节点数之和。

**伪代码：**

function countLeaves(node):
    if node is null:
        return 1
    else if node.left is null and node.right is null:   # 判断是否为叶子节点
        return 1
    else:
        return countLeaves(node.left) + countLeaves(node.right)

**相关问题--:**
1. 二叉链表是如何存储二叉树的？
2. 递归算法的优点是什么，在这种情况下如何体现？
3. 迭代方法统计叶节点个数会怎样操作？

以二叉链表作为二叉树的存储结构，编写以下算法： 统计二叉树的叶结点个数的编码、

以下是统计二叉树叶结点个数的算法的Python代码实现：

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

def count_leaf_nodes(root):
    if not root:
        return 0
    if not root.left and not root.right:
        return 1
    return count_leaf_nodes(root.left) + count_leaf_nodes(root.right)

# 测试代码
root = TreeNode(1)
root.left = TreeNode(2)
root.right = TreeNode(3)
root.left.left = TreeNode(4)
root.left.right = TreeNode(5)
root.right.left = TreeNode(6)
root.right.right = TreeNode(7)
print(count_leaf_nodes(root)) # 输出 4

该算法的思路是，如果当前节点是空节点，那么返回0；如果当前节点是叶子节点（即左右子节点都为空），那么返回1；否则递归计算左右子树的叶子节点数量之和。时间复杂度为 $O(n)$，其中 $n$ 是二叉树的节点数。