我的新公司專門做 AI model 結合 HVAC 系統，結果在入職第一周就鬧了笑話：同事介紹AI 的決策樹，我就立刻反應「阿~我知道，我學過紅黑樹」。欸，結果紅黑樹是資料科學的！
真是太尷尬，所以我需要重新整理筆記來：
理解進階資料結構（一）：B樹 ｜B+樹演算法與資料結構：圖和樹的定義 | 遍歷 | 最小生成樹 | 堆積排序 | Stack & Queue
決策樹 vs 紅黑樹：AI 與資料科學中的兩種「樹」結構
在人工智慧與資料科學的世界裡，「樹」這個詞常常出現，但它的意義可能大不相同。本文將簡要介紹兩種常見的樹結構：決策樹（Decision Tree）與紅黑樹（Red-Black Tree），並說明它們的差異與應用場景。
🌳 決策樹（Decision Tree）：AI 的分類與預測工具
• 用途：用於機器學習中的分類與回歸任務。
• 結構：每個節點代表一個特徵的判斷條件，葉節點代表分類結果或預測值。
• 特性：易於理解與視覺化、可以處理數值與類別型資料。
• 應用場景：信用評分、醫療診斷、客戶流失預測等。
🧠 舉例：若要預測一位顧客是否會購買產品，決策樹可能會依據「年齡」、「收入」、「是否有小孩」等特徵逐層判斷，最後給出「會」或「不會」的預測結果。
🌲 紅黑樹（Red-Black Tree）：資料結構中的平衡二元搜尋樹
• 用途：用於程式設計與資料庫系統中，維持資料的有序性與快速查找。
• 結構：一種自我平衡的二元搜尋樹（Binary Search Tree），每個節點有紅或黑兩種顏色。
• 特性：插入與刪除操作後能自動維持平衡。保證最壞情況下的操作時間為 O(log n)。通常是設計系統時，需要在記憶體中快速查找、插入、刪除並保持資料有序，就會使用紅黑樹這種底層的搜尋樹。
其他之前學過的「樹」
「*］代表用蓋資料城市比喻
電腦科學中的「樹」
├── 資料結構用途
│ ├── 搜尋與排序
│ │ ├── 二元搜尋樹（BST）*人工找資料
│ │ ├── AVL Tree（自動平衡）*道路系統快速找地址
│ │ └── 紅黑樹（自動平衡）*同上
│ ├── 區間查詢
│ │ ├── Segment Tree *統計局
│ │ └── Fenwick Tree（BIT）
│ ├── 字串處理
│ │ └── Trie（字典樹）*找人名
│ └── 大量資料儲存
│ └── B 樹 / B+ 樹 *圖書館
├── 演算法用途
│ └── 圖論
│ └── 生成樹（Spanning Tree）*用最少的電纜連接城市
└── 機器學習用途
└── 決策樹（Decision Tree）*市長做決策
1. 看用途分類
• 資料結構用途 → 幫助「查找、排序、儲存」資料
• 演算法用途 → 幫助「圖論、網路設計」
• AI 模型用途 → 幫助「做決策與預測」
先問自己：「這棵樹是用來幹嘛的？」就能快速歸類
結語
雖然決策樹與紅黑樹都叫「樹」，但它們的設計初衷與應用場景完全不同。前者是 AI 模型的一種，用來做決策與預測；後者則是資料結構中的利器，用來高效管理與查找資料。
