Python中常用的数据结构—树（非线性结构）

常用的数据结构有数组、链表(一对一)、栈和队列、哈希表、树(一对多)、图(多对多)等结构。
在本目录下我们将讲解，通过python语言实现常用的数据结构。

1.树和二叉树

1.1满二叉树：一个二叉树的所有非叶子节点都存在左孩子和右孩子，并且所有叶子结点都在同一层级上，那么这个树就是满二叉树。
1.2完全二叉树：对一个有n个节点的二叉树，按层级顺序编号，则所有节点的编号为从1到n。如果这个树所有节点和同样深度的满二叉树的编号为从1到n的节点位置相同，则这个二叉树为完全二叉树。
1.3二叉树的物理存储结构：（1）链式存储结构（2）数组
（1）链式存储结构：存储数据的data变量，指向左孩子的left指针，指向右孩子的right指针。
（2）数组：按照层级顺序把二叉树的节点放到数组中对应的位置上。如果某个节点的左孩子或右孩子空缺，则数组的相应位置也空出来。假设父节点的下表为parent，则其左孩子节点下表为2×parent+1；右孩子节点的下表为2×parent+2。
1.4二叉查找树：
性质1：如果左子树不为空，则左子树上所有节点的值均小于根节点的值。
性质2：如果右子树不为空，则右子树上所有节点的值均大于根节点的值。
性子3：左子树、右子树也都是二叉查找树。
左节点值<根节点值<右节点值
因为二叉查找树要求左子树节点的值小于父节点值，右子树节点的值大于父节点的值，正是这样保证了二叉树的有序性，因此二叉查找树又名二叉排序树。
重点：使用二叉树的目的就是为了便于数据进行查找操作和维持相对顺序。在查找时就是尽量保证树的平衡（平衡二叉树），这样时间复杂度才会降低成log2n。二叉树自平衡的方式有很多如红黑树、AVL树、树堆等。

本节内容主要讲解了关于树的相关概念，下节叙述二叉树的遍历。