二叉树遍历：计算叶子节点数量与深度

本资源主要探讨了二叉树算法中的几个关键应用，包括统计二叉树中叶子节点的数量，求解二叉树的深度，以及复制二叉树。这些操作都涉及到二叉树的遍历技术，即先序遍历、中序遍历和后序遍历。 1. 统计二叉树中叶子节点的个数: 在二叉树的遍历过程中，通过先序（根-左-右）、中序（左-根-右）或后序（左-右-根）方式访问每个节点。在实现统计叶子节点的算法时，需要在遍历函数`CountLeaf`中添加一个整型参数`count`，用于记录叶子节点的数量。每当遇到没有左右子节点的节点（即叶子节点），计数器`count`就递增1。该函数递归地遍历左子树和右子树，确保所有叶子节点都被计入。 2. 求二叉树的深度: 后序遍历可以用来计算二叉树的深度。深度的定义是到达最远叶子节点的路径长度加1。算法中，首先判断当前节点是否为空，若为空则深度为0。否则，分别计算左子树和右子树的深度，取较大值加1作为当前节点的深度。`Depth`函数返回这个值。 3. 复制二叉树: 复制二叉树通常采用后序遍历策略，因为后序遍历有助于理解节点的结构关系。`GetTreeNode`函数生成一个新的二叉树节点，其结构包括数据域`item`，以及指向新生成的左子树和右子树的指针。这个函数用于构建新的二叉树结构，其中每个节点都是由原树中的节点及其子节点复制而来。 通过以上三个应用场景，我们可以看到二叉树遍历在实际编程中的重要性，不仅能够帮助我们理解和操作二叉树结构，而且在解决各种问题时提供了基础工具。熟练掌握这些遍历方法，对于深入理解和应用二叉树算法至关重要。同时，理解并实现这些核心操作也能提升程序员的算法设计和数据结构能力。