1、典型回答
树是一种非线性的层次型的数据结构，也是一种非常重要的数据结构，它由节点(node)和边(edge)组成。
非线性数据结构是指其中的元素之间不是一对一的线性关系。具体来说，非线性数据结构中的元素可以有多个前驱和多个后继，其组织和连接方式不受任何限制。与之相对的是线性数据结构，其中的元素以线性的方式相互连接，每个元素只有一个前驱和一个后继。
树满足以下条件：
- 树中有一个唯一的节点被指定为根节点(root)，用于表示整棵树的起始点。
- 树中的每个节点可以有零个或多个子节点，子节点与父节点之间通过边相连。
- 除了根节点外，每个节点都有且只有一个父节点。
树包含以下类型的节点：
- 根节点：树中的一个节点被指定为根节点，用于表示树的起始点。根节点是树中唯一没有父节点的节点，所有其他节点都通过边与根节点相连。
- 子节点和父节点：树中每个节点可以拥有零个或多个子节点。子节点是直接连接到父节点的节点，父节点是直接连接到子节点的节点。每个节点的子节点和父节点的数量是不确定的，它们的数量可以为零，也可以有多八
- 叶(子)节点：叶节点是树中没有子节点的节点，也被称为终端节点。叶节点位于树的最底层，不再向下扩展，它们代表树的结束。
树的分类
根据树的不同性质和特点，可以将树分为以下几种类型：
1、二叉树（Binary Tree）：每个节点最多有两个子节点的树，分别为左子节点和右子节点。二叉树的每个节点最多有两个子树，且子树之间的顺序不固定，如下图所示：
2、二叉搜索树（Binary Search Tree）：是一种特殊的二叉树，相比于二叉树，它带了一些附加的约束，每个节点的左子树上的节点值都小于该节点的值，右子树上的节点值都大于该节点的值。这个特性使得二叉搜索树具有快速的查找、插入和删除操作，如下图所示：
3、完全二叉树（Complete Binary Tree）：除了最后一层外，每一层的节点都被完全填充，并且所有节点都靠左对齐。如果最后一层也被填充，那么这个树就是满二叉树。完全二叉树对节点值的大小关系并没有要求，如下图所示：
4、AVL 树（Balanced Binary Tree）：在二叉搜索树的基础上，增加了平衡性的要求，保持左右子树的高度差不超过 1，通过旋转操作来保持树的平衡，如下图所示：
5、红黑树（Red-Black Tree）：也是一种具有平衡性质的二叉搜索树。通过约束节点的颜色(红色或黑色)和些平衡性质来保持树的平衡，如下图所示：（红黑树本身就是一个比较难的数据结构，完全没了解过的东西不要指望着这两行话学习会红黑树，要拿出时间专门去学习了解）
6、B树（B-Tree）：一种多路搜索树，每个节点拥有多个子节点。B 树常用于文件系统和数据库中，可提供高效的查找和修改操作，如下图所示：
7、B+树（B+ Tree）：B 树的变体，B+ 树在 B树的基础上做了优化，将非叶子节点中的键值剥离出来，仅保留叶子节点，使得查询更加高效，如下图所示：
2、扩展知识
红黑树的要求：
- 节点是红色或黑色：每个节点都被标记为红色或黑色。
- 根节点是黑色：根节点必须是黑色，确保了从根到叶子节点的任意路径上的黑色节点数量相同。
- 叶子节点是黑色的空节点（NIL/NULL节点）：叶子节点被视为黑色的空节点。
- 相邻节点不能都为红色：红色节点的两个子节点都必须为黑色，即不存在两个相邻的红色节点。
- 对于每个节点，从该节点到其所有后代叶子节点的简单路径上，均包含相同数量的黑色节点：这个要求保证了5树的平衡性，使得从根到叶子节点的最长路径不超过最短路径的两倍。
