python環境下使用mysql數據及數據結構和二叉樹算法（圖）：
1 python環境下使用mysql
2使用的是 pymysql庫
3 開始-->創建connection-->獲取cursor-->操作-->關閉cursor->關閉connection->結束
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5 代碼框架
6 import pymysql.cursors
7 ###連接數據庫
8 connection = pymysql.connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',
9 password='...',db=DATABASE_NAME,charset='uft8mb4',cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
10 ##創建遊標
11 cursor = connection.cursor()
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13 ##執行操作
14 sql='操作語句，mysql語法'
15 創建，刪除，查詢，添加，修改等等...
16 ##執行
17 cursor.execute(sql)
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19 ##提交到數據庫
20 connection.commit()
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22 ##關閉連接
23 cursor.close()
24 connection.close()
25 ########操作語句
26 插入數據與mysql一樣
27 查詢數據
28 sql='select 'id','password' from 'users(表名)' where ...'
29 cursor.execute(sql)
30 result = cursor.fetchone() #單條數據查詢
31 cursor.fetchone() #多條數據查詢
32 print(result)/ for data in result： print(data) #顯示在python輸出結果裏
python數據結構和二叉樹算法：
樹（英語：tree）是一種抽象數據類型（ADT）或是實作這種抽象數據類型的數據結構，用來模擬具有樹狀結構性質的數據集合。它是由n（n>=1）個有限節點組成一個具有層次關係的集合。把它叫做“樹”是因爲它看起來像一棵倒掛的樹，也就是說它是根朝上，而葉朝下的。
樹的術語
節點的度：一個節點含有的子樹的個數稱爲該節點的度；
樹的度：一棵樹中，最大的節點的度稱爲樹的度；
葉節點或終端節點：度爲零的節點；
父親節點或父節點：若一個節點含有子節點，則這個節點稱爲其子節點的父節點；
孩子節點或子節點：一個節點含有的子樹的根節點稱爲該節點的子節點；
兄弟節點：具有相同父節點的節點互稱爲兄弟節點；
節點的層次：從根開始定義起，根爲第1層，根的子節點爲第2層，以此類推；
樹的高度或深度：樹中節點的最大層次；
堂兄弟節點：父節點在同一層的節點互爲堂兄弟；
節點的祖先：從根到該節點所經分支上的所有節點；
子孫：以某節點爲根的子樹中任一節點都稱爲該節點的子孫。
森林：由m（m>=0）棵互不相交的樹的集合稱爲森林；
樹的種類
無序樹：樹中任意節點的子節點之間沒有順序關係，這種樹稱爲無序樹，也稱爲自由樹；
有序樹：樹中任意節點的子節點之間有順序關係，這種樹稱爲有序樹；
二叉樹：每個節點最多含有兩個子樹的樹稱爲二叉樹；
完全二叉樹：對於一顆二叉樹，假設其深度爲d(d>1)。除了第d層外，其它各層的節點數目均已達最大值，且第d層所有節點從左向右連續地緊密排列，這樣的二叉樹被稱爲完全二叉樹，其中滿二叉樹的定義是所有葉節點都在最底層的完全二叉樹;
平衡二叉樹（AVL樹）：當且僅當任何節點的兩棵子樹的高度差不大於1的二叉樹；
排序二叉樹（二叉查找樹（英語：Binary Search Tree），也稱二叉搜索樹、有序二叉樹）；
霍夫曼樹（用於信息編碼）：帶權路徑最短的二叉樹稱爲哈夫曼樹或最優二叉樹；
B樹：一種對讀寫操作進行優化的自平衡的二叉查找樹，能夠保持數據有序，擁有多餘兩個子樹
樹的存儲和表示
二叉樹通常鏈式存儲
常見應用場景
1.xml，html等，那麼編寫這些東西的解析器的時候，不可避免用到樹
2.路由協議就是使用了樹的算法
3.mysql數據庫索引
4.文件系統的目錄結構
5.所以很多經典的AI算法其實都是樹搜索，此外機器學習中的decision tree也是樹結構
二叉樹
二叉樹是每個節點最多有兩個子樹的樹結構。通常子樹被稱作“左子樹”（left subtree）和“右子樹”（right subtree
性質(特性)
性質1: 在二叉樹的第i層上至多有2^(i-1)個結點（i>0）
性質2: 深度爲k的二叉樹至多有2^k - 1個結點（k>0）
性質3: 對於任意一棵二叉樹，如果其葉結點數爲N0，而度數爲2的結點總數爲N2，則N0=N2+1;
性質4:具有n個結點的完全二叉樹的深度必爲 log2(n+1)
性質5:對完全二叉樹，若從上至下、從左至右編號，則編號爲i 的結點，其左孩子編號必爲2i，其右孩子編號必爲2i＋1；其雙親的編號必爲i/2（i＝1 時爲根,除外）
廣度優先遍歷
一般使用隊列queue
深度優先遍歷
深度優先搜索(Depth First Search)是沿着樹的深度遍歷樹的節點，儘可能深的搜索樹的分支。國富論讀書筆記（http://www.simayi.net/dushubiji/5720.html）及心得感悟，三種方法 先序遍歷（preorder），中序遍歷（inorder）和後序遍歷（postorder）
先序遍歷 根-左-右
在先序遍歷中，我們先訪問根節點，然後遞歸使用先序遍歷訪問左子樹，再遞歸使用先序遍歷訪問右子樹 根節點->左子樹->右子樹
中序遍歷 左-根-右
中序遍歷 在中序遍歷中，我們遞歸使用中序遍歷訪問左子樹，然後訪問根節點，最後再遞歸使用中序遍歷訪問右子樹
後序遍歷 左-右-根
後序遍歷 在後序遍歷中，我們先遞歸使用後序遍歷訪問左子樹和右子樹，最後訪問根節點。