请求提供一个包含C++实现的详细教程：关于树和二叉树的数据结构构建、基本操作（如插入、删除和遍历），以及实验内容如何关联到课程目标1、2和3。特别关注树的不同存储结构、二叉树线索化的概念和最优化操作，请给出相关的示例代码以及必要的解释说明。

在C++中，构建树和二叉树数据结构通常涉及到递归和迭代两种方法。首先，让我们从基本概念开始：

**一、树的基本概念**
树是一种非线性的数据结构，由节点组成，每个节点最多有两个子节点，称为左孩子和右孩子。根节点是没有父节点的节点。

**二、二叉树**
二叉树是特殊的树，每个节点最多只有两个子节点。常见的是满二叉树和完全二叉树。

**三、存储结构**
1. **数组表示法**（顺序存储）：利用连续的内存空间存放树节点，例如使用parent-child链接或level-order链接。
2. **链表表示法**：每个节点独立存在，通过指针连接，包括前驱后继链（如AVL树的平衡旋转）、左右子链等。

**四、基本操作**

1. **插入**：
- 对于顺序存储，需要考虑是否需要调整元素位置保持有序；对于链表存储，直接插入即可。

   void insert(TreeNode* &root, int value) {
       if (!root) {
           root = new TreeNode(value);
           return;
       }
       // ...递归或迭代插入代码...
   }   

2. **删除**：
更复杂，涉及找子节点替换、调整平衡等问题。例如，对二叉搜索树，可以查找中序后继（小于当前值的最大节点）进行替换。

   void deleteNode(TreeNode* &root, int key) {
       // ...删除操作代码...
   }

3. **遍历**：
- 前序遍历：根->左->右
- 中序遍历：左->根->右
- 后序遍历：左->右->根
- 层次遍历：按层次逐个访问

**五、二叉树线索化**
线索化是为了方便遍历时跟踪路径，比如给每个节点添加前驱和后继指针。这有助于简化查找失败的情况处理。

**六、最优化操作**
- 平衡树（如AVL、红黑树）会保证插入和删除后的树仍然近似平衡，提高查询效率。
- 贪心算法用于某些特定场景，如二叉堆的最小/最大优先队列。

**课程目标1-3的关联**
1. **理解数据结构**：树和二叉树的概念、它们的应用和性能分析。
2. **算法设计**：实现插入、删除和遍历等核心操作，理解算法的时间复杂度。
3. **性能优化**：学习如何通过线索化和选择合适的平衡树来提高树的操作效率。

**相关问题--:**
1. 二叉树的几种常见遍历方法有什么区别？
2. 在实际应用中，何时会选择数组表示法而不是链表表示法？
3. 描述一下AVL树的平衡维护机制是什么？