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。
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。
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：
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）。
今天来接触下专业术语——深度优先搜索算法（英语：Depth-First-Search，DFS）
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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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：
The first step to accepting yourself is to stop comparing yourself to others.
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。
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。
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。
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。
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？
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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：
在线索二叉树中，除了左右孩子指针，还添加了两个额外的指针：前驱指针和后继指针。这两个指针分别指向当前节点的前驱节点和后继节点。
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/
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