大家好，我是城乡经济网的萧声来回答以上问题。很多人还不知道二叉树图和详细解释。现在让我们来看看！

树是一种数据结构，由n (n >)组成；=1)有限个节点形成一个具有层次关系的集合。二叉树是一种每个节点最多有两个子树的树结构。二叉树是最简单的树结构，树结构是有层次的，对应的是一个线性结构。

二叉树分类:

在二叉树中，只有最下面两层的节点的度可以小于2，最底层的叶节点集中在左边的几个位置。这样的二叉树叫做完全二叉树。

高度为h，由2h-1个节点组成的二叉树称为全二叉树。

二叉树的性质

属性1:二叉树的I层上的最大节点数为2i-1(I >；=1)

性质2:深度为k的二叉树最多有2k-1个节点(k >；=1)

性质3:包含n个节点的二叉树的高度至少是(log2n) 1。

性质4:在任一二叉树中，若终端节点数为n0，度为2的节点数为n2，则n0 = N2 ^ 1。

二叉树排序:

前序遍历

1.访问根节点

2.遍历根节点的左子树。

3.遍历根节点的右子树。

有序遍历

1.中间顺序遍历根节点的左子树。

2.访问根节点

3.中间顺序遍历根节点的右子树。

后序遍历

1.根节点的左子树的后序遍历

2.根节点右子树的后序遍历

3.访问根节点

二叉排序树也被称为二叉查找树或二叉查找树。一开始是二叉树，必须满足以下条件:

1)如果左子树不是空，则左子树上所有节点的值都小于其根节点的值；

2)如果右子树不是空，则右子树上所有节点的值都大于其根节点的值。

3)左右子树也是二叉排序树。

4)没有键值相等的节点。

实现:

在实际使用中，会根据链表、有序数组等数据结构的不同优势进行选择。

有序阵列的优势在于二分搜索法；

链表的优势在于数据项的插入和删除；

结构:

二叉树需要定义指向左右子节点的指针，以及存储的数据；

类型BinaryTree结构{

数据接口{}

Lchild *BinaryTree

Rchild *BinaryTree

}

Go示例:

//二叉树二叉树

打包算法

导入(

"反思& quot

)

//二叉树定义

类型BinaryTree结构{

数据接口{}

Lchild *BinaryTree

Rchild *BinaryTree

}

//构造方法

func NewBinaryTree(数据接口{}) *BinaryTree {

返回& ampBinaryTree{Data: data}

}

//优先遍历

func(Bt * binary tree)PreOrder()[]接口{} {

t := bt

stack := NewStack(reflect。类型(bt))

res := make([]interface{}，0)

为了t！= nil ||！堆栈。Empty() {

为了t！=零{

res = append(res，t.Data)

堆栈。推(t)

t = t.Lchild

}

如果！堆栈。Empty() {

v，_ :=栈。流行()

t = v.(*BinaryTree)

t = t.Rchild

}

}

返回资源

}

//中间顺序遍历

func(Bt * binary tree)in order()[]interface { } {

t := bt

stack := NewStack(reflect。类型(bt))

res := make([]interface{}，0)

为了t！= nil ||！堆栈。Empty() {

为了t！=零{

堆栈。推(t)

t = t.Lchild

}

如果！堆栈。Empty() {

v，_ :=栈。流行()

t = v.(*BinaryTree)

res = append(res，t.Data)

t = t.Rchild

}

}

返回资源

}

//后续遍历

func(Bt * binary tree)post order()[]接口{} {

t := bt

stack := NewStack(reflect。类型(bt))

s := NewStack(反射。TypeOf(true))

res := make([]interface{}，0)

为了t！= nil ||！堆栈。Empty() {

为了t！=零{

堆栈。推(t)

南推(假)

t = t.Lchild

}

对于flag，_:= s . Top()；！堆栈。empty()& amp；& amp旗帜。(bool)；{

南流行()

v，_ :=栈。流行()

res = append(res，v.(*BinaryTree)。数据)

flag，_ = s.Top()

}

如果！堆栈。Empty() {

南流行()

南推送(真)

v，_ :=栈。顶部()

t = v.(*BinaryTree)

t = t.Rchild

}

}

返回资源

}

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本文就在这里给你解释一下，希望能帮到你。