树数据结构的应用

为什么是树？
与线性数据结构的数组和链表不同，树是分层（或非线性）数据结构。

1. 使用树的一个原因可能是因为您想要存储自然形成层次结构的信息。例如计算机上的文件系统：

   文件系统
   —————
   

/   <-- root
  /      \
...        home
      /          \
   ugrad        course
    /          /    |    \
  ...        cs101 cs112 cs113

1. 如果我们以树的形式组织键（具有某种排序，例如 BST），我们可以在适当的时间内搜索给定的键（比链表快，比数组慢）。像 AVL 和红黑树这样的自平衡搜索树保证了 O(Logn) 的搜索上限。
2. 我们可以在适当的时间内插入/删除键（比数组快，比无序链表慢）。像 AVL 和红黑树这样的自平衡搜索树保证了插入/删除的 O(Logn) 上限。
3. 与链接列表和数组不同，树的指针实现对节点数量没有上限，因为节点使用指针链接。

其他应用：

1. 存储分层数据，如文件夹结构、组织结构、XML/HTML 数据。
2. 二叉搜索树是一种允许对已排序数据进行快速搜索、插入、删除的树。它还允许找到最近的项目
3. 堆是一种使用数组实现的树数据结构，用于实现优先级队列。
4. B-Tree 和 B+ Tree ：它们用于在数据库中实现索引。
5. 语法树：编译器设计中的扫描、解析、代码生成和算术表达式评估。
6. KD树：一种空间划分树，用于组织K维空间中的点。
7. Trie ：用于实现带有前缀查找的字典。
8. 后缀树：用于在固定文本中进行快速模式搜索。
9. 生成树和最短路径树分别用于计算机网络中的路由器和网桥
10. 作为合成数字图像以获得视觉效果的工作流程。
11. 决策树。
12. 大型组织的组织结构图。

参考：
http://www.cs.bu.edu/teaching/c/tree/binary/
http://en.wikipedia.org/wiki/Tree_%28data_structure%29#Common_uses