"数据结构讲义，涉及树、图、查找、排序的知识，特别是二叉树的先序遍历算法和相关概念"
在计算机科学中，数据结构是组织和存储数据的方式，以便高效地访问和修改。树作为一种重要的数据结构，是由n（n≥0）个节点构成的有限集合。如果集合为空，我们称之为空树；否则，集合包含一个根节点以及由若干个互不相交的子树集合组成，每个子集本身也是一棵树。
在树的定义中，有以下几个关键术语：
1. 根节点：树中的顶级节点，没有前驱节点。
2. 结点的度：节点拥有的子树数量，即分支的个数。
3. 树的度：树中所有节点的度的最大值，表示树的最大分支数。
4. 叶子节点：度为0的节点，没有子树，也就是终端节点。
5. 分支节点：度大于0的节点，至少有一个子树。
二叉树是树的一个特例，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子树和右子树。二叉树有以下特点：
1. 每个节点最多两个子节点。
2. 左子树和右子树有明确的顺序，不能互换。
根据子节点的存在情况，二叉树可以有五种基本形态：空树、只有一个根节点、左子树为空、右子树为空以及左右子树均不为空。其中，满二叉树是每一层都是满的二叉树，而完全二叉树是除了最后一层外，其他层都是满的，最后一层的节点都靠左排列。
先序遍历是一种遍历二叉树的方法，按照“根-左-右”的顺序访问节点。在给定的例子中，先序遍历的结果是：A-B-C-D-E-G-F，这表明了在遍历过程中首先访问根节点A，然后遍历左子树B-C-D-E，最后遍历右子树G-F。
二叉树在查找和排序等领域有着广泛的应用。例如，在二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）中，左子节点的值总是小于父节点，右子节点的值总是大于父节点，这使得查找和插入操作变得高效。在排序上，二叉堆（Binary Heap）常用于实现优先队列，并在快速排序和归并排序等算法中起到重要作用。
此外，图是另一种重要数据结构，它由一组顶点和连接这些顶点的边组成。图可以用来表示复杂的关联关系，如社交网络、交通网络等，而图的遍历算法如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）则在解决许多问题时十分有用。
数据结构是编程的基础，理解和掌握树、图、查找和排序等概念对于任何IT专业人士来说都是至关重要的。通过深入学习这些知识，我们可以设计出更高效、更优化的算法，从而提高软件系统的性能。
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