在计算机科学领域，数据结构是组织数据的一种方式，它使得数据存储和展示变得更加方便。随着数据科学领域的蓬勃发展，预计到2021年，这一领域将成为一个利润丰厚的职业选择。未来几年，大规模深度学习模型和下一代智能设备的发展将为这一领域铺平道路。因此，学习数据结构对于在技术进步中找到合适的职业至关重要。
数据结构中的树是一种抽象数据类型（ADT），它遵循层次结构的模式来分配数据。树本质上是由节点组成的集合，这些节点通过边连接。树形数据结构中的“根”节点连接到“父”节点，最终连接到“子”节点。这些连接是通过称为“边”的线形成的。没有子节点的端点称为“叶子”节点。由于其非线性结构，树在数据结构中扮演着重要角色，这使得搜索响应时间更快，设计过程也更加方便。
以下是数据结构中树的几种类型，将详细讨论每一种：
普通树的特点是没有对节点子节点数量的配置或限制。任何具有层次结构的树都可以被描述为普通树。一个节点可以有任意数量的子节点，树的方向可以是这些子节点的任何组合。节点的度数可以从0到n不等。
二叉树由可以有两个孩子节点的节点组成，正如“二叉”这个词所描述的，“二”意味着“两个数字”。在二叉树中，任何节点最多可以有0、1或2个节点。二叉树是高度功能性的ADT，可以进一步细分为多种类型。它们通常用于数据结构中的两个原因：1) 获取节点并对它们进行分类，如在二叉搜索树中观察到的；2) 通过分叉结构表示数据。
二叉搜索树（BST）是二叉树的一个子类型，它的组织方式允许更快的搜索、查找以及数据的添加/删除。BST中的节点表示由三个字段定义：数据、其左子节点和右子节点。BST受以下因素控制：左子节点的值必须小于其父节点的值，右子节点的值必须高于其父节点的值。这种安排将搜索时间减少到线性搜索的一半，如在数组中发现的那样。与其他ADT相比，二叉搜索树在数据结构中广泛应用于搜索和排序。
AVL树以它的创造者Adelson-Velsky和Landis命名。AVL树的独特之处在于它的自平衡特性。从根节点开始，两个子树的高度限制为两个。当高度差超过一时，子节点将重新平衡。AVL树是高度平衡的，并通过单个或双个旋转来重新平衡。平衡因子是左右子树高度之间的差异，其值为-1、0和1。
红黑树与AVL树类似，因为它们也是高度平衡的。不同之处在于它们可以在不到三次旋转中保持平衡。它们有一个额外的位来定义节点是红色还是黑色，这些颜色主要用于确保在插入和删除期间树保持平衡。在变化过程中，红黑颜色编码也会重新上色，但几乎不增加内存成本。
splay树是二叉搜索树的一个子类型，它的独特之处在于执行旋转操作来调整最近访问的节点。通过执行旋转，最近访问的节点被安排为根节点。尽管它是一棵平衡树，但它不是高度平衡的类型。
Treap是树和堆在数据结构中的结合。在BST中，左子节点的值必须小于根节点的值，而右子节点的值必须大于根节点的值。在堆数据结构中，根节点具有最低值，其子节点（左右）具有更高的值。因此，Treap具有类似于BST的键值和类似于堆的优先级。具有最高优先级的节点首先插入到二叉搜索树中，以便优先级数字是独立的随机数字。它们保持动态的有序键集合，并在其中支持二进制搜索。
B-树是数据结构中的一种自平衡树，它对数据进行排序，以便以对数时间进行搜索、顺序访问、删除和插入。与二叉树不同，B树允许其节点有超过两个孩子。它们可以在数据库和文件系统中读取和写入更大的数据块。
这些是在数据结构中程序员用来设计数据流的树。了解它们的独特特性和应用对于成为数据科学家的旅程非常重要。提高技能的另一种方式是从事需要了解数据结构中的树和其他类型的ADT的项目。
Q1. 树的应用是什么？ 1. 高效组织数据 2. 表示复杂关系 3. 文件系统 4. 数据库 5. 搜索引擎 6. 人工智能 7. 编译器 8. 网络 9. 图形和UI设计