图论树和森林有什么区别 怎样将一般树转换为二叉树
图论中什么叫森林？从概念上讲，树，森林和二叉树是三种不同的数据结构，将树，森林转化为二叉树的基本目的是什么？一棵树和一片森林的区别是什么?？丛林，树林，森林 有什么区别？森林和林树的区别是什么？数据结构里"树"和"森林"的定义是什么？
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图论中什么叫简单图
二叉树在图论中是这样定义的：二叉树是一个连通的无环图，并且每一个顶点的度不大于2。有根二叉树还要满足根结点的度不大于2。有了根结点之后，每个顶点定义了唯一的父结点，和最多2个子结点。然而，没有足够的信息来区分左结点和右结点。如果不考虑连通性，允许图中有多个连通份量，这样的结构叫做森林。森林也可以看成是好多棵互不相连的非空的树，只有一棵树也可以算是森林。不过森林不一定是一棵树。森林也可以是有根的，这时候森林中的每一棵树都有一个根。
我的理解是: 二叉树是一种非常特殊的森林;
怎样将一般树转换为二叉树
这三种结构的特点用一句话概括的话就是：
树，只有1个根节点
森林，有>=2个根节点，可以理解为由多棵树组成
二叉树，作为一种特殊的树，在满足只有1个根节点的同时，任意节点的儿子数=<2
树和森林的结构与二叉树相比，要求更少，也可以说是更抽象，因此适用于更多的场合。
二叉树则是根据目前计算机所采用的二进制存储机制所设计的，现在的计算机基本都已经集成了各种数制的表示，加上图形UI，使得很多人已经对二进制串及其特点不敏感了，但是最底层的处理机制依然与早期的计算机相似，基本全是对0、1串做处理，逻辑判断也就是true或false，具体表现还是0、1，这种情况下二叉树就是最简易、最直观的。
大多数使用二叉树的地方也可以使用三叉或四叉之类的结构来替换，但是在具体实现上，由于机器处理能力的特性，还是要转换为二叉结构，例如针对三叉的判断，A、B、C三种子情况，计算机还是要按照判断A与非A、再判断B与非B这种二叉逻辑来处理。
所谓数据结构只是一种存储、组织数据的一种方式，无论哪种数据结构都是以这为出发点设计的，最简单高效、容易理解的数据结构就是最好的。
一棵大树四季不同的样子
不能为了⒈棵树而放弃⒈片森林 但是也不能沉迷在美丽的森林里而忘了森林也是树
北方森林与南方森林的区别
森林，雨林，丛林区别为：侧重点不同、覆盖不同、树木密度不同。
一、侧重点不同
1、森林：森林侧重于以乔木本植物为主体的生物群落。
2、雨林：雨林侧重于雨量甚多的生物区系统。
3、丛林：丛林侧重于以草本植物为主体，木本植物为副体的生物群落。
二、覆盖不同
1、森林：森林覆盖着全球大面积位置。
2、雨林：雨林大多数靠近赤道，在赤道经过的非洲、亚洲和南美洲都有大片的雨林。
3、丛林：丛林覆盖在较全球炎热地带，相对森林覆盖率较低，相对于雨林较高。
三、树木密度不同
1、森林：森林的树木密度和树种均比雨林和丛林较多。
2、雨林：雨林的树木密度和树种均比森林稍少，较丛林较多。
3、丛林：丛林的树木密度和树种均比森林和雨林较少。
森林幼树是在上部吗
森林一般指的是
原生态的，天然形成的，面积广袤的
大面积
的
树林，指的是
，小面积的，也可能是人工种植的
小林子！
数据结构树的带权路径长度的定义
树是一种特殊的图，这种图是连通的，并且边数恰好比顶点数少一
即
树集=
{
G=(V,E)
:
|V|=0
或
G连通且|E|=|V|-1}
森林是很多棵树组成的图
严格定义
森林集
=
{
G=(V,E)
:
存在V的划分(V1,V2,...,Vn)，使
对于任意i!=j,u属于Vi且v属于Vj，有(u,v)不属于E
且
G1=(V1,E1)、G2=(V2,E2)、...Gn=(Vn,En)都属于树集(Ei={(u,v)
:
u,v属于Vi
且
(u,v)属于E})
}
