树结构分类

1.二叉查找树（又叫做二叉搜索树，二叉排序树）

如果树不是一颗空树的话，那么二叉查找树具有以下特征：

⑴若左子树不为空，那么左子树所有节点的值小于均小于他的根节点的值。

⑵若右子树不为空，那么右子树的所有节点的值大于根节点的值。

⑶左右子树也分别为二叉排序树。

⑷没有键值相等的节点。

2.平衡二叉树（AVL树）

含有相同节点的二叉查找树可以有不同的形态，而二叉查找树的平均查找长度与树的深度有关，所以需要找出一个查找平均长度最小的一棵，那就是平衡二叉树（图b），具有以下性质：
（1）要么是棵空树，要么其根节点左右子树的深度之差的绝对值不超过1；
（2）其左右子树也都是平衡二叉树；
（3）二叉树节点的平衡因子定义为该节点的左子树的深度减去右子树的深度。则平衡二叉树的所有节点的平衡因子只可能是-1,0,1。

3.红黑树

红黑树是一种自平衡二叉树，在平衡二叉树的基础上每个节点又增加了一个颜色的属性，节点的颜色只能是红色或黑色。具有以下性质：
（1）根节点只能是黑色；
（2）红黑树中所有的叶子节点后面再接上左右两个空节点，这样可以保持算法的一致性，而且所有的空节点都是黑色；
（3）其他的节点要么是红色，要么是黑色，红色节点的父节点和左右孩子节点都是黑色，及黑红相间；
（4）在任何一棵子树中，从根节点向下走到空节点的路径上所经过的黑节点的数目相同，从而保证了是一个平衡二叉树。

4.B-树（也叫B树）

B-树是一种平衡多路查找树，它在文件系统中很有用。一棵m阶B-树（图d为4阶B-树），具有下列性质：

（1）树中每个节点至多有m棵子树；
（2）若根节点不是叶子节点，则至少有2棵子树；
（3）除根节点之外的所有非终端节点至少有棵子树；
（4）每个节点中的信息结构为（A0,K1,A1,K2......Kn,An），其中n表示关键字个数，Ki为关键字，Ai为指针；
（5）所有的叶子节点都出现在同一层次上，且不带任何信息，也是为了保持算法的一致性。

5.B+树

B+数是B-树的一种变形，它与B-树的差别在于（图e为3阶B+树）：
（1）有n棵子树的节点含有n个关键字；
（2）所有的叶子节点包含了全部关键字的信息，及指向这些关键字记录的指针，且叶子节点本身按关键字大小自小到大顺序链接；
（3）所有非终端节点可以看成是索引部分，节点中仅含有其子树（根节点）中最大（或最小）关键字，所有B+树更像一个索引顺序表；
（4）对B+树进行查找运算，一是从最小关键字起进行顺序查找，二是从根节点开始，进行随机查找。

6.字典树（trie树）

字典树是一种以树形结构保存大量字符串。以便于字符串的统计和查找，经常被搜索引擎系统用于文本词频统计。它的优点是：利用字符串的公共前缀来节约存储

空间，最大限度地减少无谓的字符串比较，查询效率比哈希表高。具有以下特点：

（1）根节点为空；
（2）除根节点外，每个节点包含一个字符；
（3）从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节点对应的字符串。
（4）每个字符串在建立字典树的过程中都要加上一个区分的结束符，避免某个短字符串正好是某个长字符串的前缀而淹没。

7.后缀树

后缀树提出的目的是用来支持有效的字符串匹配和查询。

一个具有m个词的字符串S的后缀树T，就是一个包含一个根节点的有向树，该树恰好带有m个叶子，这些叶子被赋予从1到m的标号。 每一个内部节点，除了根节点以外，都至少有两个子节点，而且每条边都用$的一个非空子串来标识。出自同一节点的任意两条边的标识不会以相同的词开始。后缀树的关键特征是：对于任何叶子i，从根节点到该叶子所经历的边的所有标识串联起来后恰好拼出S的从i位置开始的后缀，即S[i,…,m]。树中节点的标识被定义为从根到该节点的所有边的标识的串联。

8.广义后缀树

对于字符串集合T={t1,t2…tn}的广义后缀树，是一个压缩字典树（trie）其中包含了T中每一个字符串的所有的后缀。每一个叶节点，是由<StringID, Start position> 对来标记的，即包含了所在的字符串和在字符串中的开始位置。广义后缀数组的构造：

将T中的所有字符串加上终结符$连接在一起构成新的字符串S= t1$t2$…tn $；对字符串S构造，后缀树；每一个叶节点标记上在S中的起始位置；移除横跨多个字符串的后缀；将叶节点的起始位置映射成<String ID, Start position>对。说明：真实构造中对后缀的比较只比较到字符$就结束，这样不会出现横跨多个字符串的后缀。