叶子节点统计必须用递归，正确判断条件是左右子节点均为空；路径深度需回溯式递归传参；树高必须后序遍历，依据子树高度计算；三者可一次遍历合并求解。
叶子节点统计必须用递归，但要注意空节点的边界处理
统计叶子节点数量时，最直接的方式是递归遍历，但很多人在 nullptr 判断上出错：把“当前节点为空”当成叶子，或者漏判子节点全为空的情况。叶子节点定义是「左右子节点都为 nullptr」，不是“当前节点为空”。
- 递归基必须是
if (root == nullptr) return 0;，否则会崩溃或重复计数 - 判断叶子要写成
if (root->left == nullptr && root->right == nullptr)，不能只看一个子节点 - 非叶子节点要继续递归左右子树并累加：
return countLeaves(root->left) + countLeaves(root->right);
路径深度（从根到某叶子）要用回溯，不能只靠全局变量
求某条路径的深度（即根到该叶子的边数），本质是找最长/最短路径长度。常见错误是只维护一个全局 maxDepth，却没在递归返回时回退当前路径长度，导致后续分支计算被污染。
- 推荐传参方式：用形参
int depth记录当前层数（根为 0 或 1 都行，但需统一），到达叶子时更新全局最大值 - 进入子节点前
depth + 1，返回前不需显式减 —— 因为栈帧自动销毁，天然回溯 - 如果用引用传参修改深度，必须在递归调用前后手动
++/--，极易出错，不建议
树的高度必须后序遍历，不能用先序或层序硬算
树的高度定义为「根节点到最远叶子的最长路径边数」，等价于「左右子树高度的最大值加 1」。这个定义决定了必须用后序遍历：先知道子树高度，才能算当前节点高度。
- 错误做法：在先序中直接
height = max(leftHeight, rightHeight) + 1—— 此时 leftHeight 和 rightHeight 还没算出来 - 正确逻辑：递归计算
leftHeight = getHeight(root->left)和rightHeight = getHeight(root->right)，再取最大值加 1 - 空节点高度按惯例设为 -1（对应边数），这样单节点树高度为 0；若习惯设为 0，则单节点高度为 1 —— 关键是前后一致，别混用
三个指标可以一次遍历同时求出，但结构体返回比多趟递归更高效
叶子数、最大路径深度、树高三者都依赖整棵树的结构信息，分别调用三次递归会重复访问节点。实际项目中应合并计算，用结构体或 tuple 一次性返回多个值。
- 定义结构体如
struct Info { int leafCount; int maxHeight; int maxPathDepth; }; - 每个节点返回自己子树的这三个值，由父节点合成：叶子数相加；高度取 max + 1；路径深度取左右子树路径深度最大值再加 1（注意：路径深度是从根出发的，所以合并时不能简单取子树最大路径深度，而要取子树返回的
maxPathDepth值，因为递归已含根到叶子的累计） - 避免用 map 或动态分配存中间结果——纯栈上结构体返回，零额外内存开销
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