求给定二叉树的最大深度，
深度是指树的根节点到任一叶子节点路径上节点的数量。
最大深度是所有叶子节点的深度的最大值。
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def maxDepth(root: TreeNode) -> int:
if not root:
return 0
left_depth = maxDepth(root.left)
right_depth = maxDepth(root.right)
return max(left_depth, right_depth) + 1
# 构建二叉树
root = TreeNode(3)
root.left = TreeNode(9)
root.right = TreeNode(20)
root.right.left = TreeNode(15)
root.right.right = TreeNode(7)
# 计算最大深度
print(maxDepth(root))
以下是一个求二叉树最大深度的 Python 代码，使用了递归方法：
class TreeNode:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
def max_depth(root: TreeNode) -> int:
"""
返回二叉树的最大深度
"""
if not root:
return 0
left_depth = max_depth(root.left)
right_depth = max_depth(root.right)
return max(left_depth, right_depth) + 1
在这个函数中，我们首先判断给定的二叉树是否为空，如果为空则返回深度为 0。否则，我们分别递归求出左子树和右子树的深度，然后取两者的较大值再加1，即为整棵树的深度，最终返回深度值。
该算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是二叉树节点的数量。因为需要遍历整棵树一次，访问每个节点恰好一次，所以时间复杂度为 O(n)。空间复杂度为 O(h)，其中 h 是二叉树的高度，即递归栈的最大深度，最坏情况下为 O(n)（完全不平衡二叉树）。
这3个问题，最简单的办法就是定一个全局变量，然后遍历整棵树，最后对全局变量进行处理或者返回即可。【可以理解为自上而下，从根节点开始往下面走】
求二叉树最大深度：
var maxDepth = (root) => {
if (!root) return 0
const arr = []
// 遍历所有，直到叶子节点
var helpFunc = (node, i = 1) => {
if (node) {
if (!node.left && !node.right) {
arr.push(i)
}
helpFunc(node.left, i+1)
helpFunc(node.right, i+1)
}
}
helpFunc(root)
return Math.max(...arr)
}
求总节点个数
var countNodes = (root) => {
let i = 0;
const helpFunc = (node) => {
if (node) {
i++
helpFunc(node.left)
helpFunc(node.right)
}
}
helpFunc(root)
return i
};
求叶子节点个数：
var countLeafNodes = (root) => {
let i = 0
const helpFunc = (node) => {
if (node ) {
if (!node.left && !node.right) {
i++
}
helpFunc(node.left)
helpFunc(node.right)
}
}
helpFunc(root)
return i
}