前言
树在计算机领域，使用的非常广泛，但是在我们平常开发中，并不会经常自己手写树，因为很多方法都已经被封装实现了，比如map（底层使用的就是树）。但是在一些算法领域（比如acm，算法工程师，大厂及高级职位的面试），树是必须要掌握的一种数据结构。
参考
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A0%91_(%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%BB%93%E6%9E%84)
http://data.biancheng.net/tree/
《算法导论》
简介
[自由|无序]树-[自由|无序]树是一个连通的，无环的无向图。
有根树-有根树是一棵自由树，其顶点中存在一个与其他顶点不同的顶点。我们称该不同的顶点为树的根。如下图，这就是一棵树结构，按照定义，类似于生活中真正的树，倒过来的样子，所以最顶端的A的位置，称为根。
- 结点-树中所有的元素，都称作为结点，包括特殊的叶子结点和根结点
- 父结点-一个节点的上一级节点称为父结点
- 子结点-一个节点的下一级结点称为子结点
- 根结点-一个结点如果没有父结点，被称为根结点，比如上图的A
- 叶子结点-一个结点如果没有子结点，被称为叶子结点，比如上图的KJLOP
- 子树-把一个结点下的每一个子结点作为根，又可以看做一棵树，那么以这个结点的子结点为根的树，就是这个结点的子树。比如以B或C为根的树，就是A的子树
- 结点的度-一个结点拥有的子树个数，称作为这个结点的度。也可以看做是子结点的个数。所以叶子结点还有另外一个定义，就是度为0的节点，就叫做叶子结点。
- 树的度-一棵树中最大结点的度也称作树的度。树的度在实际操作中没有特别的作用，有些笔试题中会根据这个出题。
- 层次-根所在的属于第一层，每经过一个结点层加一。一个结点的层，就是从根开始，到达自己唯一一条路径经过的节点个数。
- 深度-空树的深度是-1。非空树的根是0，每经过一个结点，深度加一。也就是从根到自己唯一路径的长度。深度这个地方就是按照树的数据结构定义的，虽然数据结构中的树被描述为现实中倒立的树，但是在深度的定义上，还是根属于上面，向下属于变深，并没有按照倒立的树定义，从根到树叶属于变高。
- 高度-一个结点的高度是从这个结点到叶子结点最长路径的长度。叶子结点的高度是0。
- 树的高度/深度-树的高度和深度是一样的，就是从根结点到叶子结点最长路径的长度。
- 路径长度-路径长度是两个结点之间边的个数，也就是两个结点之间（算上自己）唯一路径上所有结点数减一
- 兄弟结点-相同父结点的结点，相互称作兄弟结点。
- 堂兄弟结点-父结点在同一层的子结点，相互称作兄弟结点
- 结点的祖先-从根结点到到该结点路径上的所有结点称作该结点的祖先
- 子孙-以该结点为根的子树下的所有结点都是该结点的子孙
- 森林-m棵互不相交的树组成的集合称作森林
有序树-有序树是一棵有根树，其中每个孩子的结点是有顺序关系的。
二叉树-每个结点最多含有两个子树
满二叉树-每个结点度为0或2，也就是不存在度为1的结点。每个结点要么是有两个子结点，要么是没有子结点（叶子结点）。如图
完全二叉树-所有叶子结点的深度相同，并且内部结点都是度为2的二叉树。也就是是一棵满二叉树，并且叶子结点处在同一层。如图
对于满二叉树和完全二叉树，还有不同的解释，上面是《算法导论》中的定义。