共计 1118 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
二叉树（Binary Tree）：
- 要么二叉树没有根节点，是一棵空树。
- 要么二叉树由根节点、左子树、右子树组成，且左子树和右子树都是二叉树。
满二叉树：
每一层的节点数都达到了当层能达到的最大结点数。
齐全二叉树：
定义：除了最上面一层外，其余层的结点个数都达到了当层能达到的最大结点数，且最上面一层只从左至右间断存在若干结点，而这些间断结点左边的结点全副不存在。
小技巧：
1. 判断某个结点是否为叶结点的标记为：该结点（记下标为 root）的左子结点的编号 root*2 大于结点总个数n。
2. 判断某个结点是否为空结点的标记为：该结点下标 root 大于结点总个数n。
二叉查找树（Binary Search Tree）：
- 要么二叉查找树是一棵空树。
- 要么二叉查找树由根节点、左子树、右子树组成，其中左子树和右子树都是二叉查找树，且左子树上所有结点的数据域均 小于或等于 根结点的数据域，右子树上所有结点的数据域均 大于 根节点的数据域。
均衡二叉树（AVL 树）：
AVL 树依然是一棵 二叉查找树（Binary Search Tree），对于 AVL 树的任意结点来说，其左子树和右子树的高度之差的绝对值不超过 1。
其中左子树和右子树的高度之差称为该结点的 均衡因子。
并查集：
并查集是一种保护汇合的数据结构，并查集反对上面两个操作：
- 合并：合并两个汇合。
- 查找：判断两个元素是否在一个汇合。
堆：
堆是一棵 齐全二叉树 ，用 priority_queue 实现即可，priority_queue 默认是 大顶堆 ，如果想用 小顶堆，就采纳上面的代码：
priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> q 数字越 小优先级越大。
度（对树而言）：
把结点的子树棵数称为结点的 度（degree）, 而树中结点的最大的度称为树的 度（也称为树的宽度）。
度（对图而言）：
顶点的 度是指和该顶点相连的边的条数，特地是对于有向图来说，顶点的出边条数称为该顶点的 出度 ，顶点的入边条数称为该顶点的 入度。
最小生成树：
最小生成树（Minimum Spanning Tree,MST）是在一个给定的 无向图 G(V,E)中求一棵树 T，使得这棵树领有图 G 中的所有顶点，且所有边都是来自图 G 中的边，并且满足整棵树的边权之和最小。
最小生成树有 3 个性质须要把握：
- 最小生成树是树，因而其边数等于 顶点数减 1 ，且树内 肯定不会有环。
- 对给定的图 G(V,E)，其最小生成树 能够不惟一 ，但其边权之和 肯定是惟一的。
- 因为最小生成树是在无向图上生成的，因而其根节点能够是这棵树上的任意一个结点。如果题目中波及最小生成树自身的输入，为了让最小生成树惟一，个别都会间接给出根节点，读者只须要以给出的结点作为根节点来求解最小生成树即可。
参考书目：《算法笔记》