概念上，树是一种非线性的数据结构，它由节点（node）组成，有一个特殊的节点被称为根节点（root），从根节点开始，通过分支连接子节点，子节点又可以有自己的子节点，如此层层嵌套，形成类似现实世界中树的形状，只不过是倒置的，根节点在最上方。树具有层级性，根节点为第 0 层，往下依次递增。节点的度（degree）指的是该节点拥有的子节点数量，树的度则是节点中度的最大值。
学习树的基本操作时，遍历是重点内容之一。常见的遍历方式有前序遍历、中序遍历和后序遍历，它们都基于深度优先搜索（DFS）策略。前序遍历是先访问根节点，再递归遍历左子树，最后递归遍历右子树，其顺序为根 - 左 - 右，能快速获取根节点信息并按层次展开；中序遍历是先递归遍历左子树，再访问根节点，最后递归遍历右子树，即左 - 根 - 右，对于二叉搜索树，这种遍历方式能得到有序的数据序列；后序遍历为先递归遍历左子树，再递归遍历右子树，最后访问根节点，顺序是左 - 右 - 根，常用于一些需要先处理子节点再汇总到根节点的场景，如计算树的高度、释放树的内存等。
除了深度优先搜索，还有广度优先搜索（BFS），它借助队列实现，从根节点开始，逐层将节点加入队列，再依次取出并访问节点及其子节点，这种方式能按层序遍历树，清晰展现树的层级结构。
在树的构建方面，根据不同应用场景有多种方法。对于二叉树，可以通过给定的节点值序列，按照特定遍历规则来构建，过程中要注意节点指针的正确赋值，防止出现悬空指针或错误连接。
实践过程中遇到诸多挑战。由于树的结构复杂，指针操作频繁，容易出现内存泄漏、指针指向错误等问题，调试难度较大。在实现遍历算法时，递归函数的边界条件和递归逻辑容易混淆，导致栈溢出或遍历不完全。另外，对于一些复杂的树变形问题，如将二叉树转换为双向链表，难以把握转换规则和节点指针调整策略。
明日计划深入学习特殊类型的树，如二叉搜索树的插入、删除、查找等操作，进一步巩固树的基础知识，通过更多实例练习提升对树结构的运用能力，为解决更复杂的数据结构难题奠定基础。