树的学习过程中，二叉树比较重要，但是在学习二叉树之前，得先需要了解到一些数的概念。
树的定义
树是一种非线性的数据结构，它是由 n（n >= 0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像是一棵倒挂的树，也就是说，就是一个根朝上，叶朝下的数。
树的性质
树有一个特殊的结点，称为根结点，根结点没有前驱结点；
除根结点外，其余结点被分成M个互不相交的集合T1、T2、......、Tm，其中每一个集合Ti（1 <= i <= m）又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱，可以有0个或多个后继；
树是递归定义：
- 任何一棵树，都可以被拆成一个根和n（n >= 0）棵子树组成。所以树一定会被归类为递归问题解决。那树的递归问题的返回条件就是，当遇到叶子的时候没有子树了，那么就开始返回。
那么什么是非线性的呢？
- 简单点来说就是非线性就是逻辑结构上不是线性的，在逻辑结构上不是一个挨着一个，逻辑结构上就是一个倒挂的树。
我们首先要清楚的是数据元素间的相互关系具体应包括3个方面：
- 数据的逻辑结构；
- 数据的存储结构；
- 数据的运算集合。
逻辑结构和物理结构：
- 逻辑结构就是我们想象出来的；
- 物理结构是在内存中实在存储结构。
而在之前我们所学习的线性表、栈、对、字符串、数组以及广义表都属于线性结构。
这里我们注意一下，数组型结构的物理结构与逻辑结构是一致的，在逻辑结构中数组存储是连续的，在物理结构中也是连续的。
但是链表就与数组不同。我们在平时画图的过程中，链表中具有箭头并且每个箭头指向下一个，依次往后，但是在实践中，可能并不是如此的。这些结构都是来自堆上面的。线性表在逻辑结构是连续的，通过每一个箭头，上一个指向下一个，但是在实际过程中并没有箭头，就是上一个存储下一个的地址。
树的相关概念
- 链表中的节点都是有一个或者固定的指针，例如指向下一个节点的指针。
- 双向链表中，就是有指向前驱指针以及指向后继指针。
- 而在树中一个节点则是会有很多的指针，指向孩子们。
结点的度
结点的度：一个节点含有的子树的个数称为该结点的度；如A节点的度为6，B节点的度为0。
叶节点或终端结点
叶节点或终端结点：度为0的节点称为叶节点；如上图P/Q/H/I/B/C...等都为叶节点。
非终端节点或分支节点
非终端节点或分支节点：度不为0的结点；如上图D/E/F/G/J都为非终端节点。
所以一个数可以看做是根、分支节点和叶节点的组合。
双亲节点或父节点
双亲节点或父节点：若一个节点含有子节点，则这个节点称为其子节点的父节点；如上图：A是B的父节点。
孩子节点或子节点
孩子节点或子节点：一个节点含有子树的根结点则称为该结点的子节点；如上图：B是A的孩子节点。
一个节点可能即是父节点又是子节点。
在这里，有些地方会叫做“双亲节点”。这里并不是有两个父节点，它仍然只有一个父亲，而是为了歧义译为“父母双亲”。
兄弟节点
兄弟节点：具有相同父节点的结点互称为兄弟节点；如上图：B、C是兄弟节点（亲兄弟）。
树的度
树的度：一棵树中，每个结点有个度，最大节点的度称为树的度；如上图：树的度为6。
树的层次
树的层次：从根开始定义起，根为第一层，根的子节点为第2层，以此类推；
树的高度或深度
树的高度或深度：树中节点的最大层次；如上图：层次为4；
数组的下标是从0开始的。
那么高度和深度是从0开始还是1开始？
- 树的层次，并没有细致的规定，但是建议使用从1开始。
数组下标为什么从0开始呢？
- 为了方便计算，a[ i ]等价于*( a + i )。
数组与指针的关系是什么？
- 数组名是首元素的地址。a[ i ]等价于*( a + i ) 。
那么为什么树建议从1开始而不是从0开始呢？
堂兄弟节点
堂兄弟节点：双亲在同一层的节点互为堂兄弟；如上图：H、I互为兄弟节点。
节点的祖先
节点的祖先：从根到该节点所经分支上的所有节点；如上图：A是所有节点的祖先。
子孙
子孙：以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图：所有节点都是A的子孙。
森林
森林：有m ( m > 0 ) 棵互不相交的树的集合称为森林；（在以后学习的并查集就是属于森林）。
树，简而言之就是数的概念＋人类亲缘关系而进行描述的。
树与非树
树注意：
- 子树之间是不能相交的；
- 除了根节点外，每个结点有且只有一个父节点；
- 一棵N个结点的树有N-1条边。
树形结构中，子树之间是不能有交集的，否则就不是树形结构。