公曆 3 月 12 日是一年一度的植樹節。旨在宣傳保護森林，並動員群眾參加植樹造林活動。說到樹，程式猿們肯定不陌生，趁著這個植樹節到來之時普及一下程式猿們經常遇見的樹。
定義二叉搜尋樹又稱二叉查詢樹，亦稱為二叉排序樹。設 x 為二叉查詢樹中的乙個節點，x 節點包含關鍵字 key，節點x 的 key 值記為 key[x] 。如果 y 是 x 的左子樹中的乙個節點，則 key[y] <= key[x] ；如果 y 是 x 的右子樹的乙個節點，則 key[y] >= key[x] 。
查詢效能
當資料數目為 n，樹高度保持 logn 附近。則平均查詢長度與 logn 成正比，查詢平均時間複雜度為 o(logn) 。 當先後插入的關鍵字有序時，二叉搜尋樹退化成單支樹結構。此時樹高 n 。平均查詢長度為 (n+1)/2 ，查詢的平均時間複雜度為 o(n) 。
插入效能
插入效率與查詢效率一致。
刪除效能
刪除節點時，若節點為葉子節點，或者節點只有單一子樹，則時間複雜度為 o(1) 。若節點既有左子樹又有右子樹，則需要執行遞迴過程，對應時間複雜度為 o(logn) 。
應用場景
二叉排序樹就既有鍊錶的好處，也有陣列的好處，因此在處理大批量的動態的資料是比較有用。
種樹定義
平衡二叉樹的嚴格平衡策略以犧牲建立查詢結構(插入，刪除操作)的代價，換來了穩定的o(logn) 的查詢時間複雜度。紅黑樹採用了折中策略，即不犧牲太大的建立查詢結構的代價，同時又能保證穩定高效的查詢效率。
查詢效能
由於紅黑樹的性質(最長路徑長度不超過最短路徑長度的 2 倍)，可以說明紅黑樹雖然不像平衡二叉樹一樣是嚴格平衡的，但平衡效能還是要比二叉搜尋樹要好。其查詢代價基本維持在 o(logn) 左右，但在最差情況下(最長路徑是最短路徑的 2 倍少 1)，比平衡二叉樹效率低一些。
插入效能
紅黑樹插入結點時，需要旋轉操作和變色操作。但由於只需要保證紅黑樹基本平衡就可以了。因此插入結點最多隻需要2次旋轉，這一點和平衡二叉樹的插入操作一樣，但是變色操作的時間複雜度為o(logn)。
刪除效能
紅黑樹的刪除操作代價要比平衡二叉樹要好的多，刪除乙個結點最多隻需要 3 次旋轉操作，保證了刪除時間複雜度維持在常量級。
應用場景
應用場景有很多。
種樹
定義b樹是一種多路平衡查詢樹，在相同資料數目情形下，b樹的高度更小，這樣就減少了磁碟的io次數，在檔案系統以及資料庫索引等場景下提公升了查詢效率。
查詢效能
b樹的查詢分成兩種：一種是從乙個結點查詢另一結點的位址的時候，需要定位磁碟位址(查詢位址)，查詢代價極高。另一種是將結點中的有序關鍵字序列放入記憶體，進行優化查詢(可以用折半)，相比查詢代價極低。而b樹的高度很小，因此在這一背景下，b樹比任何二叉結構查詢樹的效率都要高很多。
插入效能
b樹的插入會發生結點的**操作。當插入操作引起了 s 個節點的**時，磁碟訪問的次數為 h (讀取搜尋路徑上的節點) ＋2s (回寫兩個**出的新節點) ＋1(回寫新的根節點或插入後沒有導致**的節點)。因此，所需要的磁碟訪問次數是 h+2s+1，最多可達到 3h+1。因此插入的代價較大。
刪除效能
b樹的刪除會發生結點合併操作。最壞情況下磁碟訪問次數是 3h＝(找到包含被刪除元素需要h次讀訪問)+(獲取第2至h層的最相鄰兄弟需要h-1次讀訪問)+(在第3至h層的合併需要h-2次寫訪問)+(對修改過的根節點和第2層的兩個節點進行3次寫訪問)。
應用場景
b樹/b+樹主要用於磁碟檔案組織 資料索引和資料庫索引等場景。
種樹
定義b+樹是b-樹的一種變體，b+樹相比b-樹的特點：
(1)索引節點的key值均會出現在葉子節點中。查詢效能(1)在相同數量的待查資料下，b+樹查詢過程中需要呼叫的磁碟io操作要少於普通b-樹。由於b+樹所在的磁碟儲存背景下，因此b+樹的查詢效能要好於b-樹。(2)索引節點中的key值在葉子節點中或者為最大值或者為最小值。
(3)葉子節點使用單鏈表的形式鏈結起來。
(2)b+樹的查詢效率更加穩定，因為所有葉子結點都處於同一層中，而且查詢所有關鍵字都必須走完從根結點到葉子結點的全部歷程。因此同一顆b+樹中，任何關鍵字的查詢比較次數都是一樣的。而b樹的查詢是不穩定的。
插入效能
b+樹的插入過程與b樹類似，效能也基本一致。
刪除效能
刪除效能與b樹也基本一致。
應用場景
b樹/b+樹主要用於磁碟檔案組織 資料索引和資料庫索引等場景。
種樹
定義給定 n 個權值作為 n 個葉子結點，構造一棵二叉樹，若該樹的帶權路徑長度達到最小，稱這樣的二叉樹為最優二叉樹，也稱為霍夫曼樹(huffman tree)。
霍夫曼樹是帶權路徑長度最短的樹，權值較大的結點離根較近。
應用場景
霍夫曼樹主要用於霍夫曼編碼，進行資料壓縮領域。
霍夫曼編碼
end今日互動，上面這六種樹中，你爬過哪幾種樹？
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