2. 假设二叉树中结点的类型为char，采用顺序存储。设计二叉树的先序、中序、后序和层次遍历算法。 3. 在二叉链表上统计二叉树中度为2的结点个数（基于任何遍历均可）。python

在二叉树中，对于节点类型为`char`并且采用顺序存储的情况，我们可以分别设计先序（Preorder）、中序（Inorder）、后序（Postorder）以及层次遍历（Level Order）的算法。这里以Python为例给出简单实现：

1. 先序遍历（根-左-右）：

def preorder_traversal(root, data):
    if root is not None:
        # 输出当前节点的值
        print(root.val, end=" ")
        # 递归遍历左子树
        preorder_traversal(root.left, data)
        # 递归遍历右子树
        preorder_traversal(root.right, data)

# 示例：
root = Node('a')  # 根节点，值为'a'
# 添加左右子节点...
preorder_traversal(root, [])  # 遍历结果将按字符打印出来

2. 中序遍历（左-根-右）：

def inorder_traversal(root, data):
    if root is not None:
        inorder_traversal(root.left, data)
        # 输出当前节点的值
        print(root.val, end=" ")
        inorder_traversal(root.right, data)

# 示例同上，调用inorder_traversal(root, [])即可

3. 后序遍历（左-右-根）：

def postorder_traversal(root, data):
if root is not None:
postorder_traversal(root.left, data)
postorder_traversal(root.right, data)
# 输出当前节点的值
print(root.val, end=" ")

# 调用postorder_traversal(root, [])遍历后序序列

4. 层次遍历（从上到下逐层访问）：

from collections import deque

def level_order_traversal(root):
if root is None:
return []
queue = deque([root])
result = []
while queue:
level = [] # 本层节点列表
for _ in range(len(queue)):
node = queue.popleft()
level.append(node.val)
if node.left is not None:
queue.append(node.left)
if node.right is not None:
queue.append(node.right)
result.append(level)
return result

# 调用level_order_traversal(root)得到层次遍历的结果