數據結構中的樹結構有哪些實際應用？

樹（Tree）是一種抽象的數據類型，用來表示具有樹狀結構性質的數據集合。

樹的種類有很多，具體可分為：

無序樹：樹中任意節點的子節點之間沒有順序關系的樹，也叫做自由樹。

（這種樹一般不作為研究和應用的對象）

有序樹：樹中任意節點的子節點之間有順序關系。有序樹又可分為二叉樹、霍夫曼樹、B樹。

二叉樹：每個節點最多含有兩個子樹的樹稱為二叉樹，分支有完全二叉樹、平衡二叉樹、排序二叉樹。

霍夫曼樹：帶權路徑最短的二叉樹，也稱作最優二叉樹，主要用于信息編碼。

B樹：對讀寫操作進行優化的子平衡的二叉查找樹，能保持數據有序，擁有多于兩個子樹。

由上可見，樹的變體形式非常多，因此也得到了廣泛應用。下面介紹幾種樹的常見應用場景, 其實很多經典的AI算法都借助了樹結構。比如：機器學習中的決策樹（decision tree），一種被廣泛使用的分類算法。下圖是一個女生決定要不要見相親對象決策樹邏輯可視化表達（圖中內容只為舉例）。

游戲中的AI也有樹的身影。一些角色游戲中，人物的智能尋路、人物能夠像人一樣避開障礙物自動選擇最優路徑達到指定地點等功能所用的算法中普遍是A Start啟發式函數尋路算法，或者其變種優化算法以及與其他算法結合的混合算法。

在自然語言處理中，詞向量的是一種目前廣泛應用的自然語言計算機表示方式。詞向量的訓練過程，最先優化使用的數據結構是用霍夫曼樹來代替隱藏層和輸出層的神經元，霍夫曼樹的葉子節點起到輸出層神經元的作用，葉子節點的個數即為詞匯表的小大。 而內部節點則起到隱藏層神經元的作用。也就是所謂的Hierarchical Softmax，大大降低了訓練所需要的參數。

xml，html

在應用xml，html等，編寫解析器的時候，不可避免用到樹結構，來描述元素之間的關系。

此外，還有路由協議的編寫、mysql數據庫索引、文件系統的目錄結構等都借用了不同的樹結構來完成。