写出计算二叉树叶子结点总数的算法伪代码. 已发送电子邮件. 写出计算二叉树叶子结点总数的算法伪代码.

算法伪代码如下：

function countLeaves(root):
if root is null:
return 0
if root.left is null and root.right is null:
return 1
return countLeaves(root.left) + countLeaves(root.right)

相关问题

写出计算二叉树叶子结点总数的算法伪代码

当二叉树为空时，叶子结点总数为0。

当二叉树不为空时，叶子结点总数为左子树的叶子结点总数加上右子树的叶子结点总数。

因此，计算二叉树叶子结点总数的算法伪代码如下：

function countLeafNodes(root):
if root is null:
return 0
if root.left is null and root.right is null:
return 1
return countLeafNodes(root.left) + countLeafNodes(root.right)

数据结构：1. 利用先序遍历的方式构造二叉树。 2. 实现二叉树的先序遍历输出。 3. 实现二叉树的中序遍历输出。 4. 实现二叉树的后序遍历输出。 5. 计算二叉树的深度。 6. 统计二叉树的结点个数。 7. 统计二叉树的叶结点个数。 8. 统计二叉树的度为1的结点个数。

1. 先序遍历（Preorder Traversal）通常用于构建二叉树的过程。从根节点开始，首先访问根节点，然后递归地遍历左子树，最后遍历右子树。可以按照这个顺序记录节点，每个子树的遍历都是对上一步得到的序列继续处理。

2. 二叉树的先序遍历输出通常是这样的：对于当前节点，先输出它，再遍历其左子树，最后遍历右子树。伪代码示例：

def preorder_traversal(root):
    if root is not None:
        print(root.value)  # 输出节点值
        preorder_traversal(root.left)
        preorder_traversal(root.right)

3. 中序遍历（Inorder Traversal）则是先遍历左子树，然后访问根节点，最后遍历右子树。输出顺序是左->根->右。同样，递归实现如下：

def inorder_traversal(root):
    if root is not None:
        inorder_traversal(root.left)
        print(root.value)  # 输出节点值
        inorder_traversal(root.right)

4. 后序遍历（Postorder Traversal）的顺序是先遍历左右子树，最后访问根节点。代码如下：

def postorder_traversal(root):
    if root is not None:
        postorder_traversal(root.left)
        postorder_traversal(root.right)
        print(root.value)  # 输出节点值

5. 计算二叉树的深度（Height）可以使用递归或迭代方法，其中递归法通过计算最深叶子节点的距离得到：

def tree_depth(root):
    if root is None:
        return 0
    else:
        left_height = tree_depth(root.left)
        right_height = tree_depth(root.right)
        return max(left_height, right_height) + 1

6. 结点个数（Node Count）直接计算树中所有非空节点即可，递归或迭代遍历都可以实现：

def node_count(root):
    if root is not None:
        return 1 + node_count(root.left) + node_count(root.right)
    else:
        return 0

7. 叶节点（Leaf Nodes）即无孩子的节点，只需检查子节点是否为空：

def leaf_node_count(root):
    if root is None or (root.left is None and root.right is None):
        return 1
    else:
        return 0 + leaf_node_count(root.left) + leaf_node_count(root.right)

8. 度为1的节点（Degree 1 Nodes），也就是只有一个子节点的节点，在遍历时判断是否存在单一的非空子节点：

def degree_one_nodes(root):
    count = 0
    if root is not None:
        if root.left is not None and root.right is None:
            count += 1
        elif root.left is None and root.right is not None:
            count += 1
    return count