求二叉树深度的操作就是用递归算法求出左右子树的深度，左右子树深度的最大值+1即为该二叉树的深度（根结点是第一层）。设计一个算法（函数）来计算二叉树的深度。在main程序中测试。若将该递归算法转换成非递归算法，可采用什么方法？为什么？

以下是基于递归算法的二叉树深度计算函数的实现：

def tree_depth(root):
    if root is None:
        return 0
    left_depth = tree_depth(root.left)
    right_depth = tree_depth(root.right)
    return max(left_depth, right_depth) + 1

其中，`root` 表示二叉树的根节点，如果为空则返回 0。递归计算左右子树的深度，然后取最大值并加 1，即为该二叉树的深度。

如果要将递归算法转换成非递归算法，可以使用栈来实现。具体步骤如下：

1. 将根节点入栈，并初始化深度为 1。
2. 循环执行以下操作，直到栈为空：
- 弹出栈顶节点，并将其深度保存。
- 如果该节点有右子树，则将右子树入栈，并将深度加 1。
- 如果该节点有左子树，则将左子树入栈，并将深度加 1。
3. 当栈为空时，返回保存的最大深度。

这种方法称为迭代实现，其优点是避免了递归过程中的函数调用开销，同时可以避免递归深度过大导致的栈溢出问题。

以下是基于非递归算法的二叉树深度计算函数的实现：

def tree_depth(root):
    if root is None:
        return 0
    stack = [(root, 1)]
    max_depth = 1
    while stack:
        node, depth = stack.pop()
        if node.left:
            stack.append((node.left, depth + 1))
        if node.right:
            stack.append((node.right, depth + 1))
        max_depth = max(max_depth, depth)
    return max_depth

其中，`stack` 为保存节点和深度的栈，`(root, 1)` 表示将根节点和深度 1 入栈。循环弹出栈顶节点，如果有左子树或右子树，则将其入栈，并将深度加 1。每次更新最大深度，最后返回即可。