常见的树以及树的应用场景

宏观角度树主要分为：有序树和无序树

无序树：严格来讲，因为无序树不便查找的特性，所以在我们日常生产过程中应用场景非常有限，所以在此不作为我们今天的讲解重点。

有序树

常见的有序树

哈夫曼树

俗称霍夫曼树或者最优二叉树。

应用场景：哈夫曼树的应用很广.
1.哈夫曼编码就是其在电讯通信中的应用之一,在电讯通信业务中，通常用二进制编码来表示字母或其他字符，并用这样的编码来表示字符序列。
2.广泛地用于数据文件压缩的十分有效的编码方法,其压缩率通常在20%～90%之间。

完全二叉树

对于一颗二叉树，假设其深度为d(d>1)。除了第d层外，其它各层的节点数目均已达最大值，且第d层所有节点从左向右连续地紧密排列,这样的二叉树被称为完全二叉树

满二叉树

是所有叶节点都在最底层的完全二叉树

平衡二叉树（AVL树）

当且仅当任何节点的两棵子树的高度差不大于1的二叉树

排序二叉树（二叉查找树（英语：Binary Search Tree），也称二叉搜索树、有序二叉树）

排序二叉树(BST)的要求:
1.若左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值
2.若右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值
3.左、右子树也分别为二叉排序树

排序二叉树是MySQL数据库索引的数据结构

树的应用场景

1. xml，html等，那么编写这些东西的解析器的时候，不可避免用到树，示例：
   
2. 文件系统的目录结构
   Linux操作系统就应用了文件目录树，目录树的起点是根目录，Linux文件系统中每一文件在此目录树中的文件名都是独一无二的，因为其包含从根目录开始的完整路径。
3. MySQL数据库索引
   MySQL数据库生成索引的数据结构，就是应用了排序二叉树也称为搜索二叉树中的B+树。
4. 路由协议也是使用了树的算法
   例如：STP生成树协议，确保网络中没有环路；SPF最优树协议，不仅确保没有环路，还保障网络路径最优即：网络路径代价最小。
5. 数据文件压缩
   典型代表：哈夫曼树也称为最优二叉树。
   应用场景：哈夫曼树的应用很广.
   1.哈夫曼编码就是其在电讯通信中的应用之一,在电讯通信业务中，通常用二进制编码来表示字母或其他字符，并用这样的编码来表示字符序列。
   2.广泛地用于数据文件压缩的十分有效的编码方法,其压缩率通常在20%～90%之间。
6. 深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，简称DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。 沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。
7. 红黑树
   示例：linux中进程的调度用的是红黑树。

扩展：

1. 红黑树往往出现由于树的深度过大而造成磁盘IO读写过于频繁，进而导致效率低下的情况。

在数据较小，可以完全放到内存中时，红黑树的时间复杂度比B树低。
数据量较大，外存中占主要部分时，B树因其读磁盘次数少，而具有更快的速度。

2. mysql为什么使用B+树作为索引而不使用B树？？？

B+树相对B树的优点：
①B+树的所有Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串联起来，遍历叶子节点就能获取全部数据，这样就能进行区间访问了。
②IO一次读数据是从磁盘上读的，磁盘容量是固定的，取数据量大小是固定的，非叶子节点不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。