📄️ 13.1 数据结构介绍
作为（单）链表的升级版，我们通常接触的树都是二叉树（binary tree），即每个节点最多有两个子节点；且除非题目说明，默认树中不存在循环结构。LeetCode 默认的树表示方法如下。
📄️ 13.2 树的递归
对于一些简单的递归题，某些 LeetCode 达人喜欢写 one-line code，即用一行代码解决问题。我们也会展示一些这样的代码，但是对于新手，笔者仍然建议您使用多行的 if-else 判断语句。
📄️ 13.3 层次遍历
我们可以使用广度优先搜索进行层次遍历。注意，不需要使用两个队列来分别存储当前层的节点和下一层的节点，因为在开始遍历一层的节点时，当前队列中的节点数就是当前层的节点数，只要控制遍历这么多节点数，就能保证这次遍历的都是当前层的节点。
📄️ 13.4 前中后序遍历
前序遍历、中序遍历和后序遍历是三种利用深度优先搜索遍历二叉树的方式。它们是在对节点访问的顺序有一点不同，其它完全相同。考虑如下一棵树，
📄️ 13.5 二叉查找树
二叉查找树（Binary Search Tree, BST）是一种特殊的二叉树：对于每个父节点，其左子树中所有节点的值小于等于父结点的值，其右子树中所有节点的值大于等于父结点的值。因此对于一个二叉查找树，我们可以在 O(log n) 的时间内查找一个值是否存在：从根节点开始，若当前节点的值大于查找值则向左下走，若当前节点的值小于查找值则向右下走。同时因为二叉查找树是有序的，对其中序遍历的结果即为排好序的数组。
📄️ 13.6 字典树
字典树（Trie）用于判断字符串是否存在或者是否具有某种字符串前缀。
📄️ 13.7 练习
基础难度