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一. 数据结构
1. 线性存储结构：常见的线性结构有数组、链表、队列、栈、顺序表、广义表等。线性结构又分为顺序存储（如数组）和链式存储（如链表）。
特点：除第一个元素只有一个“后继”和最后一个元素只有一个“前驱”，其它每个元素只有一个“前驱”元素和一个“后继”元素。
注意：队列和栈本身不是一种数据结构，可通过数组或链表实现。
2. 非线性存储结构：常见的非线性结构有二维数组、树和图。
特点：每个元素可以和多个元素“连接”。
二. 术语
图1：树的存储结构
图1L：图1左半部分；图1R：图1右半部分
图1L的这些元素具有的就是 "一对多" 的逻辑关系，例如元素 A 同时和 B、C、D 有关系，元素 D 同时和 A、H、I、J 有关系等。 观察这些元素之间的逻辑关系会发现，它们整体上很像一棵倒着的树（将图1R 倒过来），这也是将存储它们的结构起名为“树”（或者 "树形"）的原因。
存储具有 "一对多" 逻辑关系的数据，数据结构推荐使用树存储结构。
2.1. 结点
和链表类似，树存储结构中也将存储的各个元素称为 "结点"。例如在图1L中，元素 A 就是一个结点。
对于树中某些特殊位置的结点，还可以进行更细致的划分，比如：
- 父结点（双亲结点）、孩子结点和兄弟结点：以图1L 中的结点 A、B、C、D 为例，A 是 B、C、D 结点的父结点（也称为“双亲结点”），而 B、C、D 都是 A 结点的孩子结点（也称“子结点”）。对于 B、C、D 来说，它们都有相同的父结点，所以它们互为兄弟结点；
- 树根结点（简称 "根结点" ）：特指树中没有双亲（父亲）的结点，一棵树有且仅有一个根结点。例如图1L中，结点 A 就是整棵树的根结点；
- 叶子结点（简称 "叶结点" ）：特指树中没有孩子的结点，一棵树可以有多个叶子结点。例如图1L中，结点 K、L、F、G、M、I、J 都是叶子结点。
2.2. 子树
仍以图1L 的树为例，A 是整棵树的根结点。但如果单看结点 B、E、F、K、L 组成的部分来说，它们也组成了一棵树，结点 B 是这棵树的根结点。通常，我们将一棵树中几个结点构成的“小树”称为这棵树的“子树”。
知道了子树的概念后，树也可以这样定义：树是由根结点和若干棵子树构成的。例如，图1L这棵树就是由结点 A 和分别以 B、C、D 为根节点的子树构成。
注意：单个结点也可以看作是一棵树，该结点即为根结点。例如图1L中，结点 K、L、F 各自就可以看作是一棵树，只不过树中只有一个根节点而已。
2.3. 度
一个结点拥有子树的个数，就称为该结点的度（Degree）。例如图1L中，根结点 A 有 3 个子树，它们的根节点分别是B、C、D，因此结点 A 的度为 3。
比较一棵树中所有结点的度，最大的度即为整棵树的度。比如图1L中，所有结点中最大的度为 3，所以整棵树的度就是 3。
2.4. 层次（深度/高度）
从一棵树的树根开始，树根所在层为第一层，根的孩子结点所在的层为第二层，依次类推。
对于图1L这棵树来说，A 结点在第一层，B、C、D 为第二层，E、F、G、H、I、J 在第三层，K、L、M 在第四层。
树中结点层次的最大值，称为这棵树的深度或高度。例如图1L这棵树的深度为 4。
如果两个结点的父结点不同，但它们父结点的层次相同，那么这两个结点互为堂兄弟。例如图1L 中，结点 G 和 E、F、H、I、J 的父结点都在第二层，所以它们互为堂兄弟。
2.5. 有序树和无序树
如果一棵树中，各个结点左子树和右子树的位置不能交换，那么这棵树就称为有序树。反之，如果树中结点的左、右子树可以互换，那么这棵树就是一棵无序树。
在有序树中，结点最左边的子树称为 "第一个孩子"，最右边的称为 "最后一个孩子"。拿图1L这棵树来说，如果它是一棵有序树，那么以结点 B 为根结点的子树为整棵树的第一个孩子，以结点 D 为根结点的子树为整棵树的最后一个孩子。
2.6. 森林
由 m（m >= 0）个互不相交的树组成的集合就称为森林。比如图1L中除去 A 结点，那么分别以 B、C、D 为根结点的三棵子树就可以称为森林。
前面讲到，树可以理解为是由根结点和若干子树构成的，而这若干子树本身就是一个森林，因此树还可以理解为是由根结点和森林组成的。
2.7. 空树
简单了解即可。空树指的是没有任何结点的树，连根结点都没有。
三. 树的其他表示方法
除了图1L这样画一棵树之外，还有其它的方式可以表示一棵树。
图2
图2 左侧是以嵌套集合的形式表示的（集合之间绝不能相交，即任意两个圆圈不能有交集）。
图2 右侧使用的是凹入表示法，最长条为根结点，相同长度的表示在同一层次。例如 B、C、D 长度相同，都为 A 的子结点，E 和 F 长度相同，为 B 的子结点，K 和 L 长度相同，为 E 的子结点，依此类推。
还可以用广义表表示一棵树。例如图1L用广义表表示为：
(A , ( B ( E ( K , L ) , F ) , C ( G ) , D ( H ( M ) , I , J ) ) )
四. 结点和节点
节点和结点的区别有概念来源不同、所表示的物理意义不同、应用场景不同、代表的数据结构不同。
节点是一个实体，它具有处理的能力。例如，网络上的一台计算机就是一个节点，它可以接收、发送、处理数据。节点也可以指一些具有特定功能的设备或模块，例如，路由器、交换机、传感器等。
结点是一个交叉点、一个标记，算法中的点一般都称为结点。例如，数据结构中的链表、树、图等都是由结点组成的。结点通常用来表示数据元素或者算法中的状态。
1. 概念来源不同。节点一词来源于数学与物理，表示在空间中一定位置的点。结点一词来源于计算机科学，表示数据结构中存储或处理数据的点。所以，节点属于数学概念，结点属于计算机概念。
2. 所表示的物理意义不同。节点通常表示结构、空间或过程中的一定位置或点，没有数据存储的概念。而结点是用于存储或处理数据的位置，结点之间通过指针或链表相连，具有数据存储和组织功能。
3. 应用场景不同。节点一词广泛应用于各个领域表示位置或点的概念，如生物医学、工程技术等。而结点一词主要应用于计算机算法和数据结构，如链表、树、图等。结点概念专属于计算机技术领域。
4. 代表的数据结构不同。节点没有特定的数据结构，只作为某种结构的点或位置，数据存储量可大可小。而结点由若干存储单元组成，代表了链表、树、图等数据结构，具有固定的数据组织形式。
五. 总结
树是一种非线性存储结构，通常用来存储逻辑关系为 "一对多" 的数据。
使用树结构存储的各个结点，它们之间的关系类似于家谱中的成员关系，比如有父子关系、兄弟关系、表兄弟关系等。
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