计算机的数据结构是对现实世界物体间关系的一种抽象。比如家族的族谱，公司架构中的人员组织关系，电脑中的文件夹结构，HTML 渲染的 DOM 结构等等，这些有层次关系的结构在计算机领域都叫做树。
比较规范的来说，树是一种非线性数据结构。树结构的基本单位是节点。节点之间的链接，称为分支（branch）。节点与分支形成树状，结构的开端，称为根（root），或根结点。根节点之外的节点，称为子节点（child）。没有链接到其他子节点的节点，称为叶节点（leaf）。如下图是一个典型的树结构：
树的节点数据结构一般为：
interface Node {
value: any; // 当前节点的值
children: Array<Node>; // 指向子
}其他重要概念：
- 树的高度：节点到叶子节点的最大值就是其高度。
- 树的深度：高度和深度是相反的，高度是从下往上数，深度是从上往下。因此根节点的深度和叶子节点的高度是 0。
- 树的层：根开始定义，根为第一层，根的孩子为第二层。
二叉树是树结构的一种，「二叉」就是说每个节点最多只有两个子节点，我们习惯称之为左节点和右节点，它的节点数据结构一般为：
interface Node {
value: any; // 当前节点的值
left: Node; // 指向左节点
right: Node; // 指向右节点
}- 完全二叉树
- 满二叉树
- 二叉搜索树
- 平衡二叉树
- 红黑树 。。。
- 链表存储
- 数组存储。非常适合完全二叉树
所有跟树有关的题目只有一个中心点，那就是树的遍历，不会树的遍历一切都是百搭。
但是如何遍历呢？首先毫无疑问的是必须得从根节点开始访问，然后根据子节点指针访问子节点，但是子节点有多个（二叉树最多两个）方向，所以又有了先访问哪个的问题，这造成了不同的遍历方式。
遍历是为了什么呢？一般是查找搜索、修改节点内容，移动、删除以及交换节点等等。树虽然只能从根开始访问，但是我们可以选择在访问完毕回来的时候做处理，还是在访问回来之前做处理，这两种不同的方式就是后序遍历和先序遍历。
而树的遍历又可以分为两个基本类型，分别是深度优先遍历（Depth-First-Search，DFS）和广度优先遍历（Breadth-First Search，BFS）。像二叉树的前中后序遍历的递归实现都属于深度优先遍历，用栈迭代的方式就属于广度优先遍历。