它是一种抽象数据类型(ADT)或实现这种抽象数据类型的数据结构，用于模拟具有树形结构性质的数据收集。它是由n(n>=1)个有限节点组成有层次关系的集合。之所以被称为“树”，是因为它看起来像倒挂的树，也就是说它是根向上，叶向下。
树和二叉树是常用的非线性数据结构，它们在算法和程序设计中有着广泛的应用。本篇博客将重点介绍树和二叉树的原理、实现以及它们在不同场景下的应用。我们将使用 Python 来演示树和二叉树的实现，并通过实例展示每一行代码的运行过程。
很多开发在开发中并没有过多的关注数据结构，当然我也是，因此，我写这篇文章就是想要带大家了解一下这些分别是什么东西。
树（Tree）是一种重要的数据结构，它在计算机科学中被广泛应用，用于构建层次结构、组织数据和解决各种问题。本文将详细介绍Python中树数据结构的使用，包括二叉树、二叉搜索树、平衡二叉树等，并提供示例代码来说明它们的用途。
今天来看二叉树专题，首先我们先整理下基础知识点；基于在 LeetCode 推荐题解中发现的一个适用于二叉树遍历的套路解法，我们今天也会连刷三道关于前序、中序和后序遍历的题目。
栈的实现 Python列表从最后的位置添加和移除元素都非常高效，可天然地实现栈的操作
Python 绘制一个二叉树实际上是一个比较简单的需求，比如我们可以使用控制台直接分层打印出来，那么这个问题实际上就转化为了对二叉树的层次遍历，实际上一个二叉树，为了让人能够很直观理解他的结构，我们通常表达出来，就是一个有层次感的结构。
输入两棵二叉树A，B，判断B是不是A的子结构。（ps：我们约定空树不是任意一个树的子结构）
对称二叉树的含义非常容易理解，左右子树关于根节点对称，具体来讲，对于一颗对称二叉树的每一颗子树，以穿过根节点的直线为对称轴，左边子树的左节点=右边子树的右节点，左边子树的右节点=左边子树的左节点。所以对称二叉树的定义是针对一棵树，而判断的操作是针对节点，这时可以采取由上到下的顺序，从根节点依次向下判断，只需要重复调用函数，不需要回溯。
在树的种类中，有这样一类树，它每个节点下面有两个新的左右节点(一般称为该节点的左右子树)，且每个节点的子树有左右之分不能颠倒，这样的树叫做二叉树。接下来就用python来实现二叉树。
树的平衡检测是指判断一棵树是否为平衡二叉树，即每个节点的左右子树高度差不超过1。在本文中，我们将深入讨论如何实现树的平衡检测算法，提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。
二叉树是一种常见的树状数据结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。遍历二叉树是访问树的所有节点并按照特定顺序输出它们的过程。在本文中，我们将讨论二叉树的三种主要遍历算法：前序遍历、中序遍历和后序遍历，并提供相应的Python代码实现。
二叉树是由n个结点的有限集合，该集合或者为空集，或者由一个根节点和两颗互不相交的、分别称为根节点的左子树和右子树的二叉树组成。
给你一个二叉树，请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。
构造二叉树是一个常见的二叉树考点，相比于直接考察二叉树的遍历，这种题目的难度会更大。截止到目前(2020-02-08) LeetCode 关于构造二叉树一共有三道题目，分别是：
所有树结构都是由一个一个的节点构成的，本文使用链式的方式来实现二叉树，所以先实现一个节点类。
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今天来接触下专业术语——深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）
二叉树是计算机科学中非常基础且重要的数据结构，它由节点和连接它们的边组成。其中一个节点为根节点，除此之外其他的节点都有唯一一个父节点。层序遍历是二叉树遍历的一种，也是最常见的一种遍历方法。它是按照二叉树的深度，从上到下一层一层地进行遍历的过程。下面，我们将通过Python代码来实现二叉树的层序遍历。
上次我们介绍了线性的数据结构，数组，链表，栈，队列，这次我们来看看非线性的数据结构。
首先我们的目标是将节点的左右值进行交换，说到这里小伙伴可以自行想想可以使用几种方法进行交换，其效率如何，为什么？ok,回到正题，这道题同样是交换，我们交换两个节点的值需要通过根节点的指针拿到左右节点的地址，交换完了以后我们还需要继续按照同样的方式进行交换，那么怎么保存这些节点，小伙伴们可以使用栈也可以使用队列，只不过顺序不同而已，这里咋们使用栈。
思路： 层次遍历，层次遍历，层次遍历，然后使用队列的size，用于判断每一行的个数，然后，一次遍历一次直接遍历一行，更多用法参考Day29(" 之字形打印二叉树 " 和 " 二叉树的深度 ")
二叉树的遍历和队列的相关概念前面已经介绍，忘记了的小伙伴复习后再看效果一定翻倍哟！
二叉树的基本概念和栈的相关概念前面已经介绍，忘记了的小伙伴复习后再看效果一定翻倍哟！
树（Tree）是n（n≥0）个结点的有限集，它或为空树（n=0）；或为非空树，对于非空树T：
今天在复习计算机基础知识的过程中，看到很多年前的新闻。是关于Max Howell，他就是 Homebrew 的创作者。首先说说这款大名鼎鼎的Mac软件，它是一款适用于macos操作系统的开源软件包，允许用户使用命令行安装卸载各种开源软件包。而他本人是一名行业内知名的 MacOS / iOS 开发工程师，后来入职苹果公司。但是就是这么牛的人因为一个反转二叉树的问题而被谷歌拒绝。他本人发了这么一段话：
根据题意，这是二叉树的广度优先搜索（BFS）。BFS 通常借助 队列 的先入先出特性来实现。
The first step to accepting yourself is to stop comparing yourself to others.
二叉树问题，我们首先要想到的使用递归的方式来解决，有了这个思路，处理这道问题就很简单了：先互换根节点的左右节点，然后递归地处理左子树，再递归地处理右子树，直到所有的节点互换完，最后我们把 root 返回，这样便完成了二叉树的反转。
有且只有一个特殊元素根，剩余元素都可以划分为m个不相交的集合T1、T2、T3...Tm，
说道二叉树，大家对于二叉树其实都很熟悉了，本文呢我也不想教科书式的把二叉树的基础内容在啰嗦一遍，所以一下我讲的都是一些比较重点的内容。
但是在平常的笔试面试中，其出现的频率其实并不是特别的高，我推测是这种题目相对来说比较基础，算是一个基础知识点。
学习了二叉树有关的知识之后，我应该如何用python知识，利用二叉链创建一个二叉树呢？
前中后三种序列，递归都是一样的理解。迭代的话，前后两个可以互相理解。中序需要单独理解。当然我认为可能我还没有理解透彻。
2.有些树的每个节点的子节点之间可以是无序的，两个子节点之间甚至可以交换位置。而(有序)二叉树中，每个节点的子节点之间需要区分是左子节点还是右子节点，即使整棵树就两个节点。
二叉树遍历是指按照一定的次序访问二叉树中所有的结点，并且每个结点仅被访问一次的过程。通过遍历得到二叉树中某种结点的线性序列，即将非线性结构线性化，这里“访问”的含义可以很多，例如输出结点值或对结点值实施某种运算等。二叉树遍历是最基本的运算，是二叉树中所有其他运算的基础。而本次周博客将针对于二叉树遍历的算法展开讨论，便于更好地理解其算法。
Python的强大并不在于它的语法，而在于它的库，当你对各种数据结构感到苦恼时，Python提供了各种开箱即用的数据结构。
昨天的文章讲述了二叉树的先序、中序和后序的遍历方法（递归和非递归）,但是这种遍历方法有什么意义么？今天来讲讲这些算法可以用来做什么，只要稍加更改，我们就可以得到另外一个功能，只需要仅仅几行代码的修改！ 还记得上篇文章二叉树的分类么？今天我们要来说三种树的分类：完全二叉树、平衡二叉树和搜索二叉树！
树的重建（Tree Reconstruction）是一种从给定的遍历序列中恢复原树结构的算法。在本文中，我们将讨论树的重建问题以及常见的重建算法，包括先序遍历和中序遍历序列重建二叉树，以及层序遍历序列重建二叉树。我们将提供Python代码实现，并详细说明每个算法的原理和步骤。
从今天开始，公众号陆陆续续开始插写用动画形式展现算法题，如剑指offer、Leedcode里经典面试题型，同时也会更新数据结构与算法基础、网络原理等知识。
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/
我们针对Python中二叉树的先序遍历、中序遍历、后序遍历的问题，运用书上相应的基础知识，通过代码运行成功证明该方法是有效的，二叉树的遍历的应用非常广泛，希望通过未来的学习我们能写出更多长的、复杂的代码和程序。
它以一个序列和数字为参数，通过递归的方式返回一个序列。其中第一个是结构树，第二个是不包含在书中的元素。
https://leetcode-cn.com/problems/balanced-binary-tree/
学过数据结构的同学一定对树这种数据结构非常熟悉了，树是一种非常高效的非线性存储结构，学好树对理解一些复杂的算法非常有帮助。树有以下内容需要掌握：
我们知道递归是一类比较巧妙但是理解难度有点大的算法，对于工作中需要用到数据结构和高级算法的人需要牢固掌握递归算法。今天就以实际的案例来带大家一起学习和理解如何用Python实现递归算法。
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