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逻辑结构
线性：
数组：
链表：
栈和队列是一种特殊的线性结构；
循环队列的核心是数组；
非线性：
树：
定义：
1、有且只有一个称为根的节点；
2、有若干个互不相交的子树，这些子树本身也是一棵树；
通俗的定义：
1、树是由节点和边组成的；
2、每一个节点只有一个父节点但可以有多个子节点；
3、但有一个节点例外，该节点没有父节点，此节点称为根节点；
专业术语：
节点 父节点 子节点
子孙 堂兄弟
深度：
树中节点的最大层次；
从根节点到最底层节点之间的层数称为深度；
根节点是第一层；
叶子节点：
没有子节点的节点；
非终端节点：
实际就是非叶子节点；
根节点既可以是叶子节点，也可以是非叶子节点；
度：
子节点的个数称为度（含有最大节点的个数称为该节点的度）；
分类：
一般树：
任意一个节点子节点的个数都不受限；
二叉树：
任意一个节点的子节点个数最多两个，且子节点的位置不可更改；
分类：
一般二叉树：
满二叉树：
在不增加树的层数的前提下，无法再多添加一个节点的二叉树就是满二叉树
完全二叉树：
如果只是删除了满二叉树最底层最右边的连续若干个节点，这样形成的二叉树就是满二叉树；
完全二叉树的一个特例是：满二叉树
森林：
n个互不相交的树的集合；
树的存储：
先序遍历、中序遍历、后序遍历存储的线性有效节点无法根据存储的顺序恢复出树的原状
二叉树的存储
连续存储[完全二叉树]
优点：
查找某个节点的父节点和子节点（包括判断有没有子节点）速度快；
缺点：
耗用内存空间过大
链式存储
构成结构：指针域+数据域+指针域构成一个节点；
一般树的存储：
双亲表示法：
内部以数组的形式表示;
求父节点方便；
孩子表示法：
求子节点方便；
双亲孩子表示法：
求父节点和子节点都很方便；
二叉树表示法：
把一个普通树转化为二叉树来存储；
具体转化方法：
设法保证任意一个节点的
左指针域指向它的第一个孩子
右指针域指向它的兄弟
只要能满足此条件，就能将一个普通树转化为二叉树；
一个普通树转化成的二叉树一定没有右子树；
森林的存储
先将森林转化成二叉树存储；
操作：
树的遍历：
先序遍历：中→左→右（先访问根节点）
先访问根节点，
再先序访问左子树，
再先序访问右子树；
中序遍历：左→中→右（中间访问根节点）
中序遍历左子树，
再访问根节点，
再中序遍历右子树；
后序遍历：左→右→中（最后访问根节点）
先中序遍历左子树，
再中序遍历右子树，
再在访问根节点；
已知两种遍历序列求原始二叉树；
通过先序和中序、中序和后续可推断出原始二叉树；
但是通过先序和后序无法还原原始二叉树；
例题1：已知先序和中序求后序
先序：ABCDEFGH
中序：BDCEAFHG
求后序；
后序：DECBHGFA
分析：先序中先出现的是根节点，因此A是根节点；
根据中序可知，BDCE是左子树，FHG是右子树，
再根据先序中B先出现，所以B是根的左子树的根节点，
以此类推，先序中先出现的是根节点，中序确定左、右子树；
总结：先根据先序确定根，再根据中序确定左、右子树；
例题2：
先序：ABDGHCEFI
中序：GDHBAECIF
求后序；
后序：GHDBEIFCA
分析：确定B节点的位置后，中序遍历中B紧靠根节点A，所以节点B没有右子树；
总结：先根据先序确定根，再根据中序确定左、右子树；
已知中序和后序求先序
例题1：已知先序和中序求后序
中序：BDCEAFHG
后序：DECBHGFA
求先序；
先序：ABCDEFGH
分析：后序中，最后为根节点，可将中序分为根节点的两部分：左子树、右子树；
BCDE是A的左子树，FGH是A的右子树，再根据后序中左子树最后出现的就是
左子树根节点B；右子树的根节点是F，根据中序中AF紧邻，确定F没有左子树；
应用：
树是数据库中数据组织一种重要形式；
操作系统子父进程的关系本身就是一种树；
面向对象语言中类的继承关系本身是一棵树；
赫夫曼树