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树，是我们很常见的一种数据结构，比如MySQL会使用的B+树，MongoDB会使用B-树。二叉树的算法题，也是在很多大公司的考察范围内，考察面试者对数据结构的理解。
树
概念定义
结点和边组成，不存在环的一种数据结构。如图
- 根结点：一个结点没有父结点，则为根结点
- 子节点： 一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点
- 叶子结点：一个结点都没有子结点则为叶子结点
- 深度：结点的层次，从根结点开始计算。树中结点的最大层次树，就是树的深度（高度）
类型
- 二叉树：每个结点最多有2个结点 (如：哈夫曼树、霍夫曼树、最优二叉树)
- 完全二叉树：除了最后一层以外，其他层的结点个数都达到最大，并且最后一层的叶子结点都靠左（因和存储有关系）
- 满二叉树：只有最后一层没有子结点，其他所有层上的所有结点都有2个子结点的二叉树
-
二叉查找树：（如：红黑树、伸展树）
- 任意一个结点，其左子结点都小于此结点
- 任意一个结点，其右子结点都大于此结点
- 尽可能不出现2个结点的值相等情况
- 二叉查找树的中序遍历就可以输出一个从小到大的数据队列
数据结构
- 顺序存储法
- 链式存储法
二叉树的结点定义
//JavaScrip实现
function treeNode(val) {
this.val = val; // 当前结点的值
this.left = null; //指向左子节点
this.right = null; //指向右子节点
}
// Golang实现
type TreeNode struct {
val int
left *TreeNode
right *TreeNode
}
二叉树遍历
- 先序遍历：先根节点->遍历左子树->遍历右子树
- 中序遍历：遍历左子树->根节点->遍历右子树
- 后序遍历：遍历左子树->遍历右子树->根节点
- 层次遍历：按照树中的层次从左到右依次遍历每层中的结点
