树的分类有哪些

从定义上来说，树是由节点和边组成，且不存在环的一种数据结构。
从实现上来讲，树一般通过链表来实现。
从结构上分，树可分为二叉树和多叉树。一般我们在写算法的时候，使用二叉树和字典树比较多。
除此之外，

1.B*树一般用于数据库的索引，特点是由多个子树，高度很低， 可以减少磁盘I0:
2.霍夫曼树一般通过哈夫曼编码做数据的无损压缩;(这个是大学数据结构的必修内容，但是实际一般不用)
3.红黑树和平衡二叉树因为是有序的，所以经常用于二分查找，红黑树相对于平衡二叉树的优点是，不要求树完全平衡，这就会降低数据更新时候的时间复杂度。Java中的HashMap就会通过红黑树来进行查找;
4.字典树一般是针对一组字符串进行维护的数据结构，它可以将共同前缀的字符串进行优化，节省存储空间，同时可以快速查询某个字符串是否出现。(在LeetCode Hard中比较常见)

树的分类如下所示（图中的字典树就是Tire树）

平衡二叉树(AVL树):一种自平衡的二叉搜索树，其中任何节点的两个子树的高度差都不超过1。
红黑树:一种自平衡的二叉搜索树，它通过节点颜色(红色或黑色)和特定的性质来维持大致平衡，以确保操作的时间复杂度保持在对数级别。
B树和B+树:常用于数据库和文件系统中的多路搜索树，它们通过保持树的平衡和低高度来优化磁盘访问。
前缀树(Trie树):一种用于快速检索字符串集合的树形数据结构，节点路径形成的字符串可以快速定位。