在编程中，数据可以存储在图形和树等数据结构中。树通常是图的特殊形式，即最小连通图，在任意两个顶点之间只有一条路径。换句话说，树是并没有回路、回路和自回路的图的特例。图形可以有循环、回路，也可以有自循环。

树

数据结构中的树是一种层次化的数据结构，它以层次样式自然地存储信息。树用于定义数据结构，并作为解决问题的算法的基础。与线性数据结构的数组、链表、堆栈和队列相比，树是一种非线性数据结构。

就像图一样，树数据结构是节点的集合。然后节点可以有子节点。子节点可以将其自身的子节点称为孙子节点。例如，HTMLDOM使用树数据结构来表示元素的层次结构。

与树有关的术语

• 根节点：这是树的最顶端节点。
• 子节点：这是由父节点连接的节点。
• 边：边用于连接两个节点。
• 父节点：结构中具有一个或多个引用节点或指向其他节点的根节点。
• 叶节点：这是结构中没有任何子节点的节点。
• 标高：标高可视为树的高度。在树中，高度从上到下递增，其中根节点位于0级，叶节点位于树或子树的底部。

关于树（属性）您需要了解的内容

1. 树是图的一种特殊形式，即最小连通图，在任意两个顶点之间只有一条路径。
2. 树数据结构是链接节点的分层、非线性集合。
3. 在树中，有许多规则/限制通过边在节点之间形成连接。
4. 基于不同属性的不同类型的树包括二叉树、二叉搜索树、AVL树、堆等。
5. 前序、中序和后序是某种对数，在树中用于遍历所有元素。
6. 树的一个示例是HTMLDOM，其中每个其他标记都从HTMLDOCTYPE标记分层流动。
7. 树不能具有循环结构。
8. 树可以分类为DAG（定向循环图）。DAG是一种无圈的有向图。
9. 在树中存在父子关系，每个子级只能有一个父级，因此，流可以从顶部流向底部，反之亦然。
10. 在树中，只有一个根节点，每个子节点只有一个父节点。
11. 如果树具有“n”个顶点，则它必须仅具有“n-1”个边。
12. 与图形相比，树不那么复杂，因为它们没有循环和自循环，但仍然是连接的。
13. 树是图的一个特例，它没有回路，没有回路和自回路。
14. 用于排序、搜索、遍历和二进制搜索。

图表

脚本编程中的图是一种数据结构，由带边的节点集合组成。边是连接的一对节点。它们主要用于描述显示从一个位置到另一个位置的路线的模型。图可以是有向的，也可以是无向的。

有向图形包含功能类似于单向街道的边。边从一个节点流向另一个节点。例如，您可以有一个人物和汽车或电视的图表，其中每个人都可以有几个最喜欢的汽车或电视，但汽车或电视没有一个最喜欢的人。

双向流动的无向图形的边缘，类似于双向交通的双车道道路。例如，您可以有一个图表，其中每只山羊都有一个主人，每只主人都有一只山羊。

与图形相关的术语

• 循环：这是第一个顶点和最后一个顶点相同的路径。
• 路径：来自随机顶点w的路径是相邻的顶点序列。
• 顶点：顶点是图形上的节点，通过边连接。
• 阶数：它是顶点上关联的边数。
• 连通图：如果有一条从随机顶点到任何其他顶点的路径，则该图可以描述为连通图。

关于图形（属性）您需要了解的内容

1. 在图中可以有多条路径，即图在节点之间可以有单向或双向路径（边）。
2. 图数据结构是非线性网络模型中链接节点的集合。
3. 在图中，没有通过边连接节点的限制/规则。
4. 只有两种基于不同性质的图，即有向图和无向图。
5. 呼吸优先搜索、深度优先搜索是图中遍历每个元素的某种搜索算法。
6. 网络图的一个很好的例子是城市内的aroad地图。
7. 图可以具有循环结构，这意味着最后一个元素和第一个元素是相同的。
8. 图可以是循环的，也可以是非循环的。
9. 在图中没有父子关系。
10. 图中没有根节点的概念。
11. 在图中，边的数量不取决于顶点的数量。
12. 与树相比，图更复杂，因为它有循环和循环。
13. 图形可以有循环、回路和自循环。
14. 图的一些应用包括图的着色，作业调度，用于数据科学和机器学习的算法。

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树(tree)和表格形式的图形(graph in tabular form)的区别