Introduction
在计算机科学中，树（Tree）是一种重要的数据结构，用于组织和存储数据。树的结构类似于自然界中的树，由根节点（Root）和一系列连接的节点组成。
树是一种非线性的数据结构，由节点（Node）和连接节点的边（Edge）组成。树的定义和特点如下：
定义：树是一个集合，其中包含一个称为根节点（Root）的特殊节点，以及根节点的零个或多个子树，每个子树也是一棵树，子树之间互相独立且没有循环。
根节点：树的顶层节点，它是唯一的，并且没有父节点。
节点关系：树中的节点可以通过边连接，一个节点可以有零个或多个子节点，而每个子节点又可以有自己的子节点，形成层级关系。
节点度（Degree）：节点的度是指节点所拥有的子节点数量。例如，一个节点的度为0表示它是叶节点（Leaf），度大于0表示它有子节点。
父节点和子节点：每个节点除了根节点外，都有一个父节点，父节点连接着它的子节点。一个节点可以有多个子节点，子节点之间没有顺序关系。
兄弟节点：拥有同一个父节点的节点称为兄弟节点。
叶节点：没有子节点的节点称为叶节点，也称为终端节点。叶节点位于树的末端。
深度（Depth）：节点的深度是指从根节点到该节点所经过的边的数量。根节点的深度为0，它的子节点的深度为1，依此类推。
高度（Height）：节点的高度是指从该节点到叶节点的最长路径上所经过的边的数量。叶节点的高度为0，根节点的高度为整棵树的最大高度。
子树（Subtree）：一个节点及其所有子节点以及与它们之间的连接构成了一个子树。
有向树和无向树：树的边可以是有向的或无向的。有向树中，节点之间的连接有方向性，而无向树中，节点之间的连接没有方向性。
树的特点包括层次性、分支性、层级关系、无环、唯一根节点等，使得树在组织和存储数据方面具有很高的灵活性和适用性。树结构在算法和数据处理中有广泛的应用，例如搜索、排序、图算法等。不同类型的树结构在具体应用中有不同的特点和性能特征，可以根据具体需求选择合适的树结构来解决问题。
二叉树