树的基本概念：
树的顶部是根节点也是树的入口
父节点：例如：B是F的父节点
子节点：树中的每个节点都可以有0个或多个子节点
叶子节点：像KLFGMIJ这种没有子节点的节点
节点的度：节点的子节点数；例如：B的度为2，D的度为3
树的度：所有节点最大度称为该树的度，该树的度为3
节点的层次：可以表示该节点在树中的相对位置
堂兄弟节点：双亲在同一层；例如：G和H的双亲在同一层，则G和H为堂兄弟节点
节点深度：从根节点开始，达到指定节点的层数为节点深度，例如，D的层数为2所以深度为2
节点高度：从该结点出发到离它最远的叶子节点的层数，例如D出发到M的距离为2，所以D的高度为2
树的高度/深度：指的是该树最大的层数，该树最大的层数为4
二叉树：
单节点树：有一个结点的树
空结点树：根节点为空、
左斜树：只有左子节点
右斜树：只有右子节点
满二叉树：
完全二叉树：
除叶子节点以外所有节点必须填满，并且叶子节点要靠左排序
数组存储二叉树：
数组存储方式主要适用于满二叉树或完全二叉树，
用数组存储中要求节点的位置与索引之间存在明确的映射关系，这种映射关系是按照完全二叉树或满二叉树设计的，如果不是完全二叉树则会浪费一些空间用空位来表示空缺节点
使用数组存储利用率较低，一般使用链表存储
左子：
右子：
二叉树的链表存储：
二叉树结点数：n
指针域数量：2n
非空指针域数:n-1(减去的为根节点)
空指针域数量：n+1
0.递归：
递：将问题拆解成子问题，子问题再拆解为子问题，直到被拆解的问题是最小的子问题
归：最小的子问题被解决了那么上一层也被解决，上上一次也被解决，一直到最开始的问题被解决
编程中，在函数调用本身
1.树的存储结构：
双亲表示法：
用的数组存储
孩子表示法：
用链表
孩子兄弟表示法：
用二叉链表存储
也就是说链表左指针指向第一个孩子，右指针指向兄弟
例如：A的左指针指向左孩子D，右指针指向兄弟B，B没有孩子左指针制空，右指针指向兄弟C
2.二叉树的遍历：
前序遍历：
遍历顺序：根、左、右
void PreOrder(BiTree T){
if(T != NULL){
visit(T); //访问根节点
PreOrder(T->lchild); //递归遍历左子树
PreOrder(T->rchild); //递归遍历右子树
}
}中序遍历：
遍历顺序:左根右
void InOrder(BiTree T){
if(T != NULL){
InOrder(T->lchild); //递归遍历左子树
visit(T); //访问根结点
InOrder(T->rchild); //递归遍历右子树
}
}后序遍历：
遍历顺序：左右根
void InOrder(BiTree T){
if(T != NULL){
InOrder(T->lchild); //递归遍历左子树
visit(T); //访问根结点
InOrder(T->rchild); //递归遍历右子树
}
}例题：
前序遍历：A B D E C F G
中序遍历：D B E A F C G
后序遍历: D E B F G C A
层次遍历：
按照层次遍历：A B C D E F G H I
3.线索二叉树：
线索二叉树是一种改进的二叉树，其中空指针（即没有左右子树的节点）被用来指向节点的前驱或后继。这样可以在遍历树时更高效地访问节点，而不需要使用额外的栈或递归。
前序线索二叉树：
先把二叉树进行前序遍历
像D E C F这种有空指针的将它们的指针指向前驱。
例如：D前驱节点指向B后驱节点指向E，F前驱节点指向C后驱节点为NULL
中序线索二叉树：
后序线索二叉树：
4.森林、树、二叉树之间的转换
树转换为二叉树：
- 每层连线
- 把多余的枝子减去
- 调整形状
我感觉有点像那个孩子兄弟表示法，孩子放左边，孩子的兄弟放右边
二叉树转为树：
- 右分支水平拉起
- 连接每层老大的双亲
- 删掉水平线
就是把右边的兄弟都放到该放的位置上
森林转二叉树
- 森林先分别转为二叉树
- 前者的根右分支连接后者的根节点
二叉树转为森林：
- 如果二叉树根节点右右孩子，切断联系
- 然后把每棵二叉树转为树
