普通二叉树：无值限制，用于层次结构；2. 二叉搜索树：左小右大，支持高效操作；3. 平衡二叉搜索树：AVL和红黑树防退化；4. 完全二叉树：节点靠左，适合堆与数组存储；5. 满二叉树：每个节点均有0或2子；6. 完美二叉树：所有叶同层且内部节点均两子；7. 堆：完全二叉树，分最大最小堆，heapq实现最小堆；8. 伸展树等高级变体用于特定场景。
在 Python 中，二叉树是一种常见的数据结构，根据其结构和性质可以分为多种类型。每种类型都有特定的规则和应用场景。以下是几种主要的二叉树类型：
1. 普通二叉树（Binary Tree）
最基础的二叉树形式，每个节点最多有两个子节点：左子节点和右子节点。对节点的值没有特殊限制。
常用于表达层次关系，比如文件系统、表达式树等。
2. 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）
一种有序的二叉树，满足以下条件：
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左子树的所有节点值小于根节点值右子树的所有节点值大于根节点值左右子树也分别是二叉搜索树
支持高效的查找、插入和删除操作，平均时间复杂度为 O(log n)。
3. 平衡二叉搜索树
为了防止普通二叉搜索树退化为链表（最坏情况 O(n)），引入了自平衡机制。常见实现包括：
AVL 树：通过旋转操作保持左右子树高度差不超过 1红黑树（Red-Black Tree）：通过颜色标记和旋转维持近似平衡，广泛用于 Python 的字典和集合底层实现（CPython）
4. 完全二叉树（Complete Binary Tree）
除了最后一层外，每一层都被完全填满，且最后一层的节点都靠左排列。
堆（Heap）通常用完全二叉树实现，适合用数组存储，常用于优先队列。
5. 满二叉树（Full Binary Tree）
每个节点要么是叶子，要么有两个子节点，不存在只有一个孩子的节点。
常用于某些编码问题或构造特定结构的场景。
6. 完美二叉树（Perfect Binary Tree）
所有内部节点都有两个孩子，且所有叶子在同一层。
具有最大节点数：深度为 d 的完美二叉树有 2^d – 1 个节点。
7. 堆（Heap）
一种特殊的完全二叉树，分为两种：
最大堆（Max Heap）：父节点值 ≥ 子节点值，根是最大值最小堆（Min Heap）：父节点值 ≤ 子节点值，根是最小值
Python 中可用 heapq 模块实现最小堆功能。
8. 伸展树（Splay Tree）与 其他高级变体
虽然不常用作标准库，但在算法题或特定应用中可能出现：
伸展树：访问过的节点会“上移”到根，适合局部性访问场景Treap：结合二叉搜索树和堆性质的随机化结构
基本上就这些常见类型。在实际编程中，可以根据需求选择合适的二叉树结构，或借助 Python 的内置模块简化实现。
以上就是python中二叉树有哪些类型的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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