二叉樹，是度為二的樹，二叉樹的每一個節點最多只有二個子節點，且兩個子節點有序。
下面開始介紹幾種常見的二叉樹類型：
1. 完全二叉樹
若設二叉樹的深度為k，除第k層外，其他各層（1～（k-1）層）的節點數都達到最大值，且第k層所有的節點都連續集中在最左邊，這樣的樹就是完全二叉樹。如圖：
(圖片僅參考網友，侵刪)
完全二叉樹是一種效率很高的數據結構，而堆是一種完全二叉樹或者近似完全二叉樹，因此堆的效率也很高；像十分常用的排序算法、Dijkstra算法、Prim算法等都要用堆才能優化，二叉排序樹的效率也要借助平衡性來提高，而平衡性是基於完全二叉樹的。
（以上摘自：https://www.jianshu.com/p/6a30657bf894）
2. 滿二叉樹
滿二叉樹的定義分兩種：國內定義和國外（國際）定義。
國內定義：一個二叉樹，如果每一個層的結點數都達到最大值，則這個二叉樹就是滿二叉樹。如圖：
國外（國際）定義：如果一棵二叉樹的結點要么是葉子結點，要么它有兩個子結點，這樣的樹就是滿二叉樹。(一棵滿二叉樹的每一個結點要么是葉子結點，要么它有兩個子結點，但是反過來不成立，因為完全二叉樹也滿足這個要求，但不是滿二叉樹)，如圖：
當然，不難看出，國外（國際）的定義已經包含了國內的定義了，也就是國內的定義是國外定義的子集。
（以上摘自：https://baike.baidu.com/item/滿二叉樹/7773283?fr=aladdin）
3. 二叉查找樹（BST）
二叉查找樹，又稱二叉排序樹，二叉搜索樹。二叉排序樹或者是一棵空樹，或者是具有下列性質的二叉樹：
- 若左子樹不空，則左子樹上所有節點的值均小於它的根節點的值；
- 若右子樹不空，則右子樹上所有節點的值均大於它的根節點的值；
- 左、右子樹也分別為二叉排序樹；
- 沒有鍵值相等的節點。
4. 平衡二叉樹（AVL）
平衡二叉樹實際上也是一個二叉查找樹，但是又和二叉查找樹有所不同。平衡二叉樹包括了二叉查找樹的所有特性，但與二叉查找樹不同的是，平衡二叉樹的平衡因子不能超過1。
意思是說，要么它是一棵空樹，要么它的左子樹和右子樹都是平衡二叉樹，且左子樹和右子樹的深度之差的絕對值不超過1。
在網上找了很多關於平衡二叉樹的文章，都只闡述了以上原理，但是什么是平衡因子？下面就這點詳細的介紹一下，如圖：
a樹的根節點是節點5，節點5的深度為4，所以a樹的深度為4，下面計算所有節點的平衡因子：
- 節點5，左子樹深度為3，右子樹深度為2，那么，節點5的平衡因子為|3-2|=1；
- 節點2，左子樹深度為1，右子樹深度為2，平衡因子為|1-2|=1；
- 節點6，無左子樹，故左子樹深度為0，右子樹深度為1，平衡因子為|0-1|=1；
- 節點1，無左子樹和右子樹，故左右子樹的深度均為0，平衡因子為|0-0|=0；
- 節點4，左子樹深度為1，無右子樹，故右子樹深度為0，平衡因子為|1-0|=1；
- 節點7，無左子樹和右子樹，故左右子樹的深度均為0，平衡因子為|0-0|=0；
- 節點3，無左子樹和右子樹，故左右子樹的深度均為0，平衡因子為|0-0|=0；
通過上述計算，得到a樹的所有節點的平衡因子，均沒有超過1，所以a樹是一個平衡二叉樹。同理計算得到b樹是一個二叉查找樹，但不是一個平衡二叉樹。
本文主要記錄了各種二叉樹的類型，接下來會專門寫幾篇文章，記錄如何通過代碼組成各種二叉樹，並且對二叉樹進行增刪查改，雖然網上有很多類似的文章，但是我還是覺得自己寫一遍，是另一種理解，感覺這是一個大工程，告訴我自己，堅持下去~~
ps：本文多是從其他地方復制的理論，結合自己的理解，可能並不是特別完整，如果有錯誤的地方，歡迎指正，謝謝~~