好多天没有写过数据结构和算法了，好了今天抽出点时间二叉树，前面讲到的都是线性表，栈，队列等等。
今天讲到的是非线性表结构--树，首先说一下什么是树的概念
树的这种数据结果挺像我们现实中的树，这里的每一个元素我们叫做节点，用线把相邻的节点连接起来，然后它们就成了父子关系。
A节点是B节点的父节点，B节点是A节点的子节点，BCD三个节点的父节点是同一个节点，所以它们之间称为兄弟节点，我们把
没有父节点的节点称为根节点，也就是E；没有子节点的节点称为叶子节点，其中GHIJKL都是
其中树还有三个相似的概念：高度，深度，层
换一种表达方式就是，高度相当于你从一楼开始往上数，这层楼有多高；深度就相当于你从水面测水底的深度，不同位置的深度都不一样；
接下来讲一下二叉树，二叉树顾名思义就是每一个节点都有两个叉，也就是有两个子节点，当然不强制要求有两个节点
其中还有两个关于二叉树的概念就是满二叉树和完全二叉树
满二叉树很好的理解，就是图中第二个，就是所有满了。。。
然而完全二叉树呢？是图中第三个，完全二叉树的概念是，叶子节点都在最底下两层，最后一层的·子节点靠左排列，并且除了最后一层其他层的节点数都要达到最大。
为什么要定义这么一颗树？我们慢慢来。。。。。。。
下面我们来看一下怎么存储一颗二叉树，有两种方法，第一种是基于指针或者引用的二叉链式存储，另外一种是基于数组的顺序存储法。
首先我们先来看一下链式存储，我们可以看出一个节点有三个部分组成，第一个是存储的数据，第二三个是左右节点的指针，然后就把整棵树串联起来了
接下来我们再看一下数组的顺序存储方式，如果节点x存储在数组中下标为i的位置，下标为2*i的存储的左子节点，下标为2*i+1的位置存储的是右子节点，i/2位置就是根节点，为了方便计算我们一般把根节点取为1。
讲到这里我们可以回想一下为什么有完全二叉树的出现了，一个完全二叉树，它只会浪费1个位置的存储位，如果是一颗非完全二叉树我们就浪费了大量的位置了，所以如果某课树是完全二叉树那么数组就是最节省存储的方式了
接下来讲一个我经常在面试的题目讲到的一个概念了，就是二叉树的遍历，经典的遍历方法有三种分别是前序遍历，中序遍历，后续遍历，一开始我经常忘记了这个死鬼概念，老是错了。背了又忘记了，真是日了哈士奇。
下面我们来认真看一下这三个概念
前序遍历：对于树中任意节点来说，先打印这个节点，再打印它的左字树，然后再到右子树
中序遍历：对于树中任意节点来说，先打印它的左字树，然后打印它本身，最后打印右字数
后序遍历：对于树中任意节点来说，先打印它的左字数，再打印右子树，最后打印本身
实际上，前中后三种遍历都是一个递归的过程，那么递归代码应该怎么去写，如果要解决问题A，那么子问题B，C必须解决了
void preOrder(Node* root) {
if (root == null) return;
print root // 此处为伪代码，表示打印 root 节点
preOrder(root->left);
preOrder(root->right);
}
void inOrder(Node* root) {
if (root == null) return;
inOrder(root->left);
print root // 此处为伪代码，表示打印 root 节点
inOrder(root->right);
}
void postOrder(Node* root) {
if (root == null) return;
postOrder(root->left);
postOrder(root->right);
print root // 此处为伪代码，表示打印 root 节点
}