超详细：树的基本概念（小白也能懂）

超详细：树的基本概念（小白也能懂）

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Bisikl/article/details/143692910

树是一种常见的数据结构，在计算机科学中有着广泛的应用。本文将从树形结构的基本概念出发，通过生活中的实例，帮助读者理解树这种数据结构的核心概念。

树形结构

这是我们最熟悉的线性结构，线性结构的数据简单来说就是一条线，串起来一个个的节点。
那树形结构是怎样的呢？很明显，顾名思义，它是一棵树的样子。
将这棵树进行180度大翻转，就成了数据结构中的树形结构了
可以初步看出，二叉树就是每个节点要么没有分枝，要么就是分两根枝，而多叉树的每个节点可以有任意的分枝。

生活中的树形结构

文件夹的管理就是我们生活中最常见的树形结构
如下图就是上图文件夹组织形式的树化形式，可以看出我，文件夹的管理是一棵多叉树，一个文件夹下可以有很多子文件夹。
将文件归类，易于我们查找到想要查找的文件，因此，树形结构可以大大提高效率。

树的基本概念

节点：上图树中每个圆圆的就是节点。
根节点：位于树中最顶端的节点就是整棵树的根节点。

父节点和子节点：一个节点分叉出来的就是该节点的子节点，而该节点就是这些子节点的父节点。如图，8这个节点分了三根枝，分别是13、14、15，因此，13、14、15号节点是8号节点的子节点，而8号节点是13、14、15号节点的父节点。

兄弟节点：同属一个父亲的节点相互称为兄弟节点。如上图中的13、14、15号节点共同拥有8号节点这个父亲，因此13、14、15号节点互相成为兄弟节点。
子树，左子树、右子树：一棵树中由很多小小的子树组成，如下图，以2号为根也可以构成一棵树，它是整棵树中的其中一棵子树，如果一个节点的分枝有左右之分，那么一个节点的左分枝构成的子树则称为左子树，一个节点右分枝构成的子树为右子树。如2号节点的左分枝7为根组成的子树则称为2的左子树，2号节点的右分枝8为根组成的子树则称为2的右子树。

• 一棵树可以没有任何节点，称为空树
• 一棵树可以只有一个节点，也就只有根节点
  节点的度：子树的个数，如上图树中的2号节点的度为2，因为他有7号根组成的子树和8号根组成的子树，1号节点的度为5。
  树的度：所有节点度中的最大值，从上图树中可以看出，1号节点的度为5，是整棵树的节点度中的最大值，因此树的度为5。
  叶子节点：度为0的节点，如上图树中的7、13、14、15、9、10、11、12号节点。
  非叶子节点：度不为0的节点。
  层数：根节点在第1层，根节点的子节点在第2层，以此类推（有些教材也从第0层开始算）
  
  节点的深度：从根节点到当前节点的唯一路径上的节点总数
  节点的高度：从当前节点到最远叶子节点的路径上的节点总数。
  
  如上图树中2号节点的深度为2，高度为3，因为从根节点到2号节点的唯一路径上的节点总数为2，从2号节点到最远叶子节点(13、14或15)的路径上的节点总数为3。
  树的深度：所有节点深度中的最大值，很明显，该树的深度为4，从根节点到13、14或者15节点路径上的节点总数是4，而13、14、15节点的深度是树中所有节点深度中的最大值。
  树的高度：所有节点高度中的最大值，很明显，该树的高度也为4，13、14或15是最远叶子节点，从根节点到这三个最远叶子节点的路径上的节点总数是4，而根节点的高度是树中所有节点高度中的最大值。
  树的深度等于树的高度。