树和二叉树
1、树的定义
树(Tree)是由 一个 或 多个结点 组成的有限集合T，且满足：
①有且仅有一个称为根的结点；
②其余结点分成n(n≥0)个互不相交的集合T1,T2,…Tn，其中每个集合都是一棵树，并且称Ti (1≤i≤n) 为根的子树。
显然树是一个递归定义。
图1.3是一棵具有13个结点的树，其中A结点是树的根，其余12个结点划分为3个互不相交的子集：
T1 = { B, E ,F, K, L } T2 = {C ,G }
T3 = { D, H, I, J, M }
T1, T2, T3 均是根A的子树，其本身也都是树。我们还可以继续划分，集合{E, K L}是B的子树，以此类推。所以我们除了用图来表示树的结构，还可用广义表来表示树，例如，图1.3的树用广义表表示如下：
T=（A（B（E（K，L），F）），C（G），D（H（M），I，J）））
2、树的基本术语
因为树的结构比其他线性结构更复杂，所以我们需要用一些术语来描述结点和结点之间的关系。
①根结点
每一棵树都有一个根结点，如图1.3中A结点。根据树的定义，树中的每一个结点都可以看成是它的一个子树的根。
如结点B, C, D分别是子树T1, T2, T3的根结点。但是A结点与其它结点不同的是，只有后继结点而没有前趋结点，所以
A被称为树的根。
②结点的度和树的度
一个结点的子树的个数称为是该结点的度。如根结点A有3个子树，则A结点的度为3；而C结点只有1
个子树，则C结点的度为1。树中度数最大的结点的度为树的度。树T的度是3。
③分支结点和叶结点
度为0的结点称为叶结点或端结点。如K, L, F, G, M, I, J,这些结点都是树的叶结点。度大于0的结点称作分支结点。
④子结点和父结点
每个结点的子树的根结点称为该结点的儿子（子结点），而该结点称为子结点的父亲（父结点）。如A结点为B结点的父结点，B
为A的子结点。树中的一条边连接两个结点，这两个结点互为父子关系。有同一个父结点的所有子结点称为兄弟。如B, C, D就互为兄弟。
某结点到整棵树的根结点的路径上的所有结点叫作该结点的祖先。如结点K到根结点A的路径上的所有结点E, B, A，都是结点K的祖先。
⑤结点的层数和树的深度
树既是一种递归结构，也是一种层次结构，树中的每个结点都处在一定的层数上。结点的层数从树根开始定义，设根结点的层号为1，其儿子结点的层号为2，以此类推；若某结点在第L层，则该结点的儿子处于第L+1层。树中结点最大的层号为树的深度。树T的深度为4。
⑥ 有序树和无序树
若结点的子树有次序排列，且先后次序不能互换，这样的树称为有序树，反之为无序树。
⑦ 森林
森林是若干棵互不相交的树的集合。若删除图1.3中树T的根结点A，就得到一个森林{T1, T2, T3}。
1、二叉树的定义
如果树中每个结点的子树个数小于或等于2的树，并且各子树的次序不能互换，有左、右子树之分，这样的树称为二叉树。所以二叉树是一种度为2的有序树。
根据定义，二叉树共有5种不同的基本形态，如图1.4所示。
a. 空二叉树；
b. 只有一个根结点的二叉树；
c. 右子树为空的二叉树；
d. 左子树为空的二叉树；
e. 左、右子树非空的二叉树。
2、二叉树的性质
性质1 在二叉树中，第i层的结点总数不超过2i-1(i>=1)；
性质2 深度为k的二叉树的结点总数不超过2k-1(k>=1)。
请看图1.5中的二叉树：
第1层 1个结点，20
第2层 2个结点，21 第3层 4个结点，22
第I层 2i-1个结点；
那么对于深度为k的二叉树所具有的结点总数为：
如果一个深度为K的二叉树，具有2k-1个结点，则称该二叉树为满二叉树。如图1.5是深度为4的满二叉树，它的结点总数是15。满二叉树最底一层的各个结点的度数为0，而其余的结点的度数均为2。
如果一棵深度为K二叉树，1至k-1层的结点都是满的，即满足2i-1，只有最下面的一层的结点数小于2i-1，并且最下面一层的结点都集中在该层最左边的若干位置，则此二叉树称为完全二叉树。如图1.6所示。
如果二叉树的中间有些结点不存在，如图1.7所示二叉树，称为不完全二叉树
性质3 在任意一棵二叉树中，度为0的结点（叶结点）比度为2的结点多一个。
在二叉树中，如果其叶结点的个数为N0，其度数为2的结点总数为N2，则有： N0=N2+1。
例如：图1.5的树，n0=8, n2=7
图 1.7的树，n0=4, n2=3
性质4 具有n个结点的二叉树，其深度至少为[log2n]+1，其中[log2n]表示取log2n的整数部分。
对于完全二叉树，还有如下性质： 1) 在完全二叉树中，深度K与结点总数N的关系为：K=[Log2N]+1，且有如下关系：2k-11，则父结点为[i/2]。
如果2*I>N，则I无左子树；如果2*I<=N，则I的左儿子的编号为2*I。
如果2*I+1>N，则I无右子树；如果2*I+1<=N，则I的右儿子的编号为2*I+1。
3、 二叉树的存储结构
二叉树的存储结构有两种形式：
1) 顺序存储方式；
2) 链表存储方式。
【顺序存储方式】
对于满二叉树和完全二叉树，可以对每个结点进行连续编号，所以通常采用顺序存储的方式。具体做法是：定义一个一维数组，把每个结点的编号作为数组的下标变量，将结点的值存放在数组中。二叉树的各结点的编号从根结点开始，根结点的标号为1，然后，逐层由左向右进行连续编号，并将该结点的值存于对应编号为下标的一维数组中。如图1.9所示。
如图1.10所示的不完全二叉树，也可以用顺序存储的形式。将不完全二叉树缺掉的结点补齐，然后以满二叉树编号方式进行编号，以编号顺序将该树的各结点存放在一维数组中。由此看出，6，7，8，9，12，13，14，15的单元里是没有存放数据的，而这样的不完全二叉树实际上只有7个结点，却要占用15个存储单元，不免浪费空间。
但是，在这种存储方式下，从一个结点的编号就可以推测其父结点，左右子结点的编号，据此，可以轻易画出二叉树。
【链表存储方式】
用链接表存储二叉树，每个结点由三部分组成：数据域、左地址域、右地址域。左指针、右指针分别指向该结点的左儿子和右儿子的地址域。见图1.12。
每个结点的数据格式为：
4. 二叉树的遍历
二叉树的遍历是根据一定的规律访问二叉树的每一个结点，所谓访问，可以是打印该结点的值，修改该结点的值，或将该结点做某些处理等。
二叉树的遍历是二叉树必须掌握的知识点，一般面试都会碰到根据已知遍历序列求出要求序列，只要真正掌握了遍历的方法，这类问题也就很简单了。
根据根结点，左子树，右子树先后访问的不同顺序，可以有以下六种不同的遍历方式：
①根，左，右；
②左，根，右；
③左，右，根；
④根，右，左；
⑤右，左，根；
⑥右，根，左。
二叉树最常用的遍历运算是：
①先序遍历，根，左，右；
②中序遍历，左，根，右；
③后序遍历，左，右，根。
1) 先序遍历：
先访问根结点，再先序遍历左子树，最后再先序遍历右子树。
图1.13按先序遍历 各结点被访问的顺序为：ABDHIECFG
2)中序遍历：
先中序遍历左子树，然后再访问根结点，最后再中序遍历右子树。
图1.13按中序遍历 各结点被访问的顺序为：HDIBEAFCG
3) 后序遍历：
先后序遍历左子树，然后再后序遍历右子树，最后再访问根结点。
对图1.13的二叉树进行后序遍历，访问各个结点的顺序为：HIDEBFGCA
遍历算法案例：
给出一棵二叉树的中序遍历：DBGEACHFI与后序遍历：DGEBHIFCA，画出此二叉树（求先序遍历的话连二叉树都出来了还不简单？）。
问题分析：
后序遍历中最后访问的是根结点，所以后序遍历DGEBHIFCA序列中A是根结点；
根据中序遍历的算法，先中序遍历左子树，然后再访问根结点，最后再中序遍历右子树，所以中序遍历DBGEACHFI序列中，根结点A的两侧分别是左子树和右子树：DBGE、CHFI。
对左子树的中序遍历DBGE、后序遍历DGEB
用上面的方法分析，得知B是左子树的根结点，D是B的左子树，GE是B的右子树。
同理可以推出E是G的父结点，G是E的左儿子。
上述推导过程如图1.14 a所示，最后的结果如图1.14 b所示。
以上就是二叉树的三种遍历算法，其实还有一个层次遍历，有兴趣的可以自己去了解一下
本来想着弄二叉搜索树的，但是想先把定义之类的理一下，找了很多资料综合自己以前学的，整理了一下书和二叉树的基本概念。
在这里还有一个坑：就是二叉树是不是树的问题。
我的看法是：二叉树不是树，最为关键的一点，树不可以为空，二叉树可以空，大家看上面的定义就可以知道。
（纯粹个人观点，因为我在网上找了好久两种说法都有，我是比较偏向二叉树不是树的，如果我看的定义都没错的话）