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出品：CSDN博客
树结构对程序员来说不再陌生，特别是二叉树。基本只要接触算法这一类的都一定会碰到。我打算通过一篇文章，对二叉树结构的相关算法进行总结汇总。我会结合思路和代码实现，让你不再惧怕二叉树。
在后续的文章中，我还想写一篇关于树结构的高级篇，比如多叉树的相关算法。这些都是我在平时看算法论文时碰到的一些新奇的算法，例如B树、B+树等。
下面开始讲解思路。我会先给出一个类伪代码的思路框架，然后进行相关说明。对于二叉树，我们首先要了解的是二叉搜索树（Binary Search Tree，简称BST）。BST是一种很常用的二叉树。它的定义是：一个二叉树中，任意节点的值要大于等于左子树所有节点的值，且要小于等于右子树的所有节点的值。
在讲解具体实现之前，我想先强调一点，那就是在进行操作时，具体的位置可能不在于我放置的位置，而是需要根据实际需求进行判断。前中后序的遍历，递归的进入时机应该是和我一样的。
先序遍历：遍历根节点，然后先序遍历左子树，再先序遍历右子树。
中序遍历：路过根节点，然后中序遍历左子树，再中序遍历右子树。
后序遍历：路过根节点，然后后序遍历左子树，再后序遍历右子树，最后遍历根节点。
这里再说一下，除了递归的方式，我们还可以使用迭代的思想来实现这些遍历方式。迭代的方式其实就是利用循环和栈来模拟递归的操作。
除了遍历，二叉树还有很多其他操作，比如查找最大深度、镜像操作、判断两棵二叉树是否对称等。这些操作都有其实际的应用场景。
我们还可以讨论一下树的平衡化问题。L树就是一种平衡二叉树。为了保证二叉树的平衡，L树引入了所谓的监督机制，当树的某一部分的不平衡度超过一个阈值后，就会触发相应的平衡操作。L树的平衡化操作包括左旋、右旋以及相应的组合操作。当平衡因子的绝对值大于1时，就会触发树的平衡化操作。
以上就是关于二叉树的一些基础知识和操作。树结构的内容远不止这些，还有更多高级的话题等待我们去探索。希望这篇文章能对你有所帮助，如果你觉得有用，请点个赞吧！