二叉树

二叉树可以是任何有两个子结点和一个父结点的树。它可以实现为链表或数组，或与您的自定义API。一旦你开始向它添加更具体的规则，它就会变得更专门化。最常见的实现是，在左边添加较小的节点，在右边添加较大的节点。

例如，一个大小为9，高度为3的标记二叉树，其根节点的值为2。树是不平衡的，没有排序。 https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_tree

例如，在左边的树中，A有6个子结点{B,C,D,E,F,G}。它可以转化成右边的二叉树。

二分查找

二分搜索是一种用于在节点链上查找特定项的技术/算法。二分搜索适用于已排序的数组。

二叉搜索将目标值与数组的中间元素进行比较;如果它们不相等，则消除目标不能说谎的那一半，继续搜索剩下的一半，直到成功或剩下的一半为空。https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_algorithm

表示二叉搜索的树。这里搜索的数组是[20,30,40,50,90,100]，目标值是40。

二叉搜索树

这是二叉树的一种实现。这是专门用于搜索的。

二叉搜索树和b树数据结构都是基于二叉搜索的。

二叉搜索树(BST)，有时称为有序或排序二叉树，是一种特殊类型的容器:在内存中存储“项”(如数字、名称等)的数据结构。https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_search_tree

一个大小为9，深度为3，根为8的二叉搜索树。树叶没有被抽干。

最后是一个比较知名数据结构和算法性能的模式:

图片取自《算法(第4版)》

二叉树是一种树，其中每个节点最多可以有2个子节点。

二叉搜索树是对它的进一步修改，赋予父结点和两个子结点一定的关系。因为，只有两个子结点，即左子结点和右子结点;关系式定义如下:

左子<=父<=右子

其实就是这么简单。

二叉树:每个节点最多有两个叶的树

  1
 / \
2   3

二叉搜索树:用于搜索。二叉树，其中左子节点只包含值小于父节点的节点，而右子节点只包含值大于或等于父节点的节点。

  2
 / \
1   3

正如上面每个人都解释了二叉树和二叉搜索树的区别，我只是补充如何测试给定的二叉树是否是二叉搜索树。

boolean b = new Sample().isBinarySearchTree(n1, Integer.MIN_VALUE, Integer.MAX_VALUE);
.......
.......
.......
public boolean isBinarySearchTree(TreeNode node, int min, int max)
{

    if(node == null)
    {
        return true;
    }

    boolean left = isBinarySearchTree(node.getLeft(), min, node.getValue());
    boolean right = isBinarySearchTree(node.getRight(), node.getValue(), max);

    return left && right && (node.getValue()<max) && (node.getValue()>=min);

}

希望对你有所帮助。抱歉，如果我转移了话题，因为我觉得这里值得一提。

当且仅当任意节点的最大子节点数为2时，树可以被称为二叉树。

当且仅当任意节点的最大子节点数为2且左子节点总是小于右子节点时，树可以被称为二叉搜索树。

在二叉搜索树中，所有节点都按照特定的顺序排列——根节点左侧的节点的值小于根节点，节点右侧的所有节点的值大于根节点的值。