数据结构Tree和Graph有什么区别？
从学术angular度讲，数据结构Tree和Graph之间的本质区别是什么？ 那么基于树的search和基于图的search呢？
树只是Graph的一个限制forms。
树有方向（父/子关系），不包含周期。 它们适用于有向无环图（或DAG）的类别。 所以树是DAG的限制，一个孩子只能有一个父母。
有一点很重要，树不是recursion数据结构。 由于上述限制，它们不能作为recursion数据结构来实现。 但是也可以使用通常不recursion的任何DAG实现。 我的首选Tree实现是一个集中的地图表示，是非recursion的。
graphics通常首先search呼吸或深度search。 树同样适用。
我不想解释，而是喜欢用照片来展示。
一棵树实时
在现实生活中使用的图表
是的，一个地图可以被视为一个graphics数据结构。
看到他们这样会让生活更轻松。 在我们知道每个节点只有一个父节点的地方使用树。 但图可以有多个前辈（术语父母一般不用于图）。
在现实世界中，您可以使用graphics表示几乎任何东西。 例如，我使用了一张地图。 如果你把每个城市当作一个节点，可以从多个angular度来达成。 导致这个节点的点被称为前辈，这个节点将导致的点被称为后继者。
电路图，房屋计划，计算机networking或河stream系统等是几个图表的例子。 许多现实世界的例子可以被认为是图表。
技术图可能是这样的
树：
图：
请务必参考下面的链接。 这些将回答几乎所有关于树和图的问题。
参考文献
树是图的特殊forms，即最小连通图，任何两个顶点之间只有一条path。
在图中 ，可以有多于一条path，即图可以在节点之间具有单向或双向path（边）
你也可以看到更多的细节： http : //freefeast.info/difference-between/difference-between-trees-and-graphs-trees-vs-graphs/
树是显而易见的：它们是recursion的数据结构，包含有子节点的节点。
地图（又名字典）是键/值对。 给地图一个键，它会返回相关的值。
地图可以用树来实现，我希望你不要觉得混乱。
更新：混淆“图”为“地图”是非常混乱。
图比树更复杂。 树意味着recursion的父母/子女关系。 有一种自然的方法可以遍历树：深度优先，宽度优先，水平sorting等。
图可以在节点之间具有单向或双向path，可以是循环的或非循环的等。我会考虑图更复杂。
我认为，在任何体面的数据结构文本（例如“algorithmdevise手册”）中粗略search会比任何数量的SO答案提供更多更好的信息。 我build议你不要采取被动路线，并开始为自己做一些研究。
在math中，graphics是一组对象的表示，其中一些对象由链接连接。 相互连接的对象由称为顶点的math抽象表示，连接某些顶点对的连接称为边。[1] 通常情况下，graphics以graphicsforms描述为顶点的一组点，由边或线连接。 graphics是离散math研究的对象之一。
树中只有一个根节点，一个孩子只有一个父节点。 但是，没有根节点的概念。 另一个区别是，树是分层模型，而图是networking模型。
