概述

二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点），没有限制节点的顺序。特点是简单直观，易于实现，但查找效率较低。

二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）：在二叉树的基础上，左子节点的值小于等于父节点的值，右子节点的值大于等于父节点的值。特点是插入、删除和查找的平均时间复杂度为O(log n)，但如果树不平衡，可能会退化为链表，时间复杂度为O(n)。

平衡二叉树（Balanced Binary Tree）：在二叉搜索树的基础上，保持树的平衡，即左右子树的高度差不超过1。常见的平衡二叉树有AVL树和红黑树。特点是插入、删除和查找的时间复杂度为O(log n)，但维护平衡的代价较高。

红黑树（Red-Black Tree）：是一种自平衡的二叉搜索树，通过对节点进行着色和旋转操作来保持树的平衡。特点是插入、删除和查找的时间复杂度为O(log n)，并且对于任意节点，从根节点到达该节点的路径长度相等。

B树（B-Tree）：一种多路搜索树，每个节点可以有多个子节点。特点是适合存储在磁盘或其他外部存储设备上的大量数据，可以减少磁盘I/O操作的次数。

B+树（B+ Tree）：在B树的基础上进行了优化，非叶子节点只存储索引信息，所有叶子节点通过指针连接形成链表。特点是适合范围查询和排序，常用于数据库索引。

详解

结构特点：树的节点数目、子节点数目、节点之间的关系等。

平衡性：是否能够保持树的平衡，即节点的左右子树高度差是否有限制。

插入、删除和查找的时间复杂度：不同树对这些操作的时间复杂度不同，影响了树的使用场景。

存储和访问方式：不同树的存储方式和访问方式有所不同，适用于不同的应用场景。

二叉树（Binary Tree）

只是看起来是个树，乱序，查找数据得一个一个的找，所以没啥用。

二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）

有序的，查找比二叉树要快，如图，找0005的话，从根节点开始，只需要寻找3次就能找到

但如果是这样的，那就得找5次，这就退化成了链表

平衡二叉树（Balanced Binary Tree）

为解决退化问题，在二叉搜索树的基础上，通过旋转来保持平衡，使左右子树的高度差不超过1。

旋转方式

先看下每个节点里有什么

1、节点值：每个节点都包含一个值，用于存储数据。

2、左子树指针：指向节点的左子树的指针。

3、右子树指针：指向节点的右子树的指针。

4、父节点指针：指向节点的父节点的指针。这个参数在某些实现中可能会被省略。
5、平衡因子：平衡因子是用于判断节点平衡状态的指标，它是指一个节点的左子树高度减去右子树高度的差值。平衡因子可以为-1、0或1，分别代表左子树高度比右子树高度小1、相等或大1。

情况与旋转方式