# data[].attributes.body
Un árbol se puede definir como una estructura jerárquica y en forma no lineal, aplicada sobre una colección de elementos u objetos llamados nodos

# data[].attributes.body
Los árboles son considerados las estructuras de datos no lineales y dinámicas de datos muy importantes del área de computación.
Los árboles son muy utilizados en informática como un método eficiente para búsquedas grandes y complejas.
Casi todos los sistemas operativos almacenan sus archivos en árboles o estructuras similares a árboles.

# data[].attributes.body
Esta estructura se caracteriza por que cada nodo solo puede tener máximo 2 hijos, dicho de otra manera, es un árbol grado dos.

# data[].attributes.headline
Arboles binarios perfectamente equilibrados 

# data[].attributes.subject
Arboles binarios perfectamente equilibrados 

# data[].attributes.body
Un árbol perfectamente equilibrado es un árbol binario en el que, para todo nodo, el número de nodos en el subárbol izquierdo y el número de nodos en el subárbol derecho difieren como mucho en una unidad.

# data[].attributes.body
Un árbol binario completo es un árbol en el que, para cada nivel, del 0 al nivel n-1 tiene un conjunto lleno de nodos y todos los nodos hoja a nivel n ocupan las posiciones más a la izquierda del árbol

# data[].attributes.body
Es un tipo especial denominado árbol degenerado en el que hay un solo nodo hoja y cada nodo no hoja sólo tiene un hijo. Un árbol degenerado es equivalente a una lista enlazada.

# data[].attributes.body
Un árbol multicaminos es una estructura de datos homogénea, dinámica y no lineal, en donde a cada nodo le pueden seguir una cantidad n de nodos hijos...

# data[].attributes.headline
Operaciones Básicas sobre Árboles Binarios.

# data[].attributes.subject
Operaciones Básicas sobre Árboles Binarios.

# data[].attributes.body
1. Inserción: Agregar un nuevo nodo al árbol, colocándolo en la posición correcta según una regla basada en valores.

2. Eliminación: Quitar un nodo del árbol, considerando casos de nodos hoja, nodos con un solo hijo o nodos con dos hijos.

3. Búsqueda: Encontrar un nodo específico siguiendo un camino de comparaciones de valores.

4. Modificación: Cambiar el valor de un nodo existente en el árbol.

# data[].attributes.body
1. Preorden: Se comienza desde la raíz y sigue el orden raíz, izquierda, derecha.

2. Enorden: Comienza desde la raíz y sigue el orden izquierda, raíz, derecha.

3. Postorden: Inicia desde la raíz y sigue el orden izquierda, derecha, raíz.

4. Niveles: Explora el árbol nivel por nivel, de arriba abajo y de izquierda a derecha.

# data[].attributes.body
Recursión: En muchos algoritmos para árboles binarios, la recursión es una herramienta poderosa. Esto se debe a la naturaleza jerárquica de los árboles, donde un problema grande se divide en subproblemas más pequeños.

Utilizando la recursión, puedes navegar por el árbol, realizar búsquedas, realizar cálculos en nodos y ejecutar diversas operaciones de manera más sencilla y elegante. Sin embargo, debes ser cuidadoso para evitar caer en llamadas recursivas infinitas y asegurarte de definir condiciones base para terminar la recursión.

# data[].attributes.body
Representar un árbol binario visualmente es esencial para comprender su estructura y contenido. Las herramientas de visualización, como gráficos de árboles, son útiles para depurar, analizar y comunicar la estructura del árbol. Algoritmos de dibujo organizan los nodos para que el árbol sea claro y comprensible.

# data[].attributes.body
Los árboles se emplean para analizar circuitos eléctricos y para representar la estructura de fórmulas matemáticas, así como para organizar la información de bases de datos, para representar la estructura sintáctica de un programa fuente en compiladores y para la toma de decisiones.

# data[].attributes.body
Ventajas:

Se pueden aplicar tanto a datos en listas lineales como en árboles binarios de búsqueda

Son simples de entender e interpretar

Si el árbol no es excesivamente grande, puede visualizarse

No requiere una preparación de los datos demasiado exigente

Se puede trabajar tanto con variables cuantitativas como cualitativas

Utiliza un modelo de caja blanca: la respuesta del algoritmo es fácilmente justificable a partir de la lógica booleana implementada en él

La búsqueda de un elemento en un árbol binario de búsqueda es más rápida que en una lista enlazada

# data[].attributes.body
Desventajas:

Los árboles de decisión tienden al sobreentrenamiento, especialmente cuando el número de características predictivas es altoS

Son inestables: cualquier pequeño cambio en los datos de entrada puede suponer un árbol de decisión completamente diferente

No se puede garantizar que el árbol generado sea el óptimo

Hay conceptos que no son fácilmente aprendibles, pues los árboles de decisión no son capaces de expresarlos con facilidad

Si hay clases dominantes es fácil que los árboles se generen sesgados, por lo que se recomienda balancear el conjunto de datos antes de entrenar el modelo

Una de las principales desventajas de las listas enlazadas es que si queremos buscar un dato, tenemos que recorrer todo el arreglo. Esto también es un problema en los árboles binarios

# data[].attributes.attachment_link.title
¿Qué son los ÁRBOLES BINARIOS y por qué son tan geniales?