"《树与二叉树-learning geospatial analysis with python 2nd edition》章节专注于树与二叉树的理论，这是计算机科学中重要的数据结构，尤其在计算机二级考试中是常考知识点。本资源特别强调了满二叉树与完全二叉树的区别，并对树和二叉树的基本概念进行了深入讲解。"
在计算机科学中，树和二叉树是数据结构的基础，它们广泛应用于各种算法和问题解决中。以下是详细的知识点：
1. **树的基本概念**：
- 树是一种非线性数据结构，每个节点有一个父节点，除了根节点，其余所有节点都只有一个父节点。
- 根节点是树的起始点，没有父节点。
- 节点可以有零个或多个子节点，子节点间没有特定顺序。
- 叶子节点是没有子节点的节点，其度为0。
- 度指的是一个节点的子节点数量，树的最大度是所有节点中度的最大值。
2. **二叉树的基本性质**：
- 二叉树是一种特殊的树，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。
- 非空二叉树只有一个根节点。
- 完全二叉树：在二叉树中，除了最后一层外，每一层都被完全填满，且最后一层的所有节点都尽可能地靠左排列。满二叉树是每一层都被完全填满的完全二叉树，即所有叶子节点都在最底层并且靠左排列。
- 满二叉树是完全二叉树的一个特例，但完全二叉树不一定是满二叉树。
3. **数据结构与算法**：
- 数据结构是组织和管理数据的方式，逻辑结构如树、链表、队列等，物理结构则涉及数据在内存中的存储方式。
- 算法是解决问题的明确规范，包括可行性、确定性、有限性和足够的信息。
- 算法的时间复杂度和空间复杂度是评估算法效率的关键指标。
- 时间复杂度是算法运行所需计算工作量的增长速度，通常用基本运算次数表示，与问题规模n成函数关系。
- 空间复杂度是算法执行所需的内存空间，包括输入数据、算法本身和额外空间。
4. **其他重要知识点**：
- 算法的控制结构包括顺序、选择（条件分支）和循环，是构成算法的基础。
- 描述算法的工具有流程图、N-S结构化流程图和算法描述语言等。
- 在分析算法效率时，会忽略与硬件和软件相关的因素，关注问题规模对算法性能的影响。
- 原地工作算法在执行过程中不需要额外的大量存储空间。
- 压缩存储技术用于减少算法占用的内存空间。
在计算机二级考试中，这些概念和特性是重点考察内容，包括算法的时间复杂度和空间复杂度，数据结构的定义，栈的操作，二叉树的遍历（如前序、中序、后序遍历）以及二分查找法等。因此，理解和掌握这些知识点对于通过考试至关重要。
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