「木構造って何？」
応用情報技術者試験でもデータ構造分野で超頻出ですが、

ノード？
葉？
二分木？
なぜ木って呼ぶ？

で混乱する人がかなり多いテーマです。

この記事では、

木構造とは？
用語
二分木
探索との関係
試験での頻出ポイント

を5分で理解できるように解説します！

まず結論

木構造とは？

「親子関係でデータを管理する構造」

です！

超簡単にいうと

フォルダ構成みたいなもの。

イメージ

ルート
├─A
│ ├─B
│ └─C
└─D

なぜ「木」？

枝分かれするから！

フォルダで理解しよう

かなり分かりやすい👇

PCフォルダ

Documents
├─仕事
└─写真

これも木構造！

基本用語

超頻出！

ノード

データ1個

例

A
B
C

全部ノード。

ルートノード

一番上

イメージ

ルート

親ノード

下に子を持つ

子ノード

親からつながる

葉ノード

超頻出！

意味

子を持たない末端

イメージ

B
C
D

木構造の特徴

階層管理できる
探索効率良い
親子関係表現可能

二分木とは？

超重要！

特徴

子が最大2つ

イメージ

A
/ \
B C

二分探索木

超頻出！

条件

左 < 親 < 右

50
/ \
30 70

メリット

高速探索

なぜ速い？

毎回：

半分ずつ絞れる

二分探索との関係

かなり近い！

計算量

理想的なら：

O(log n)

木探索

応用情報で出る！

深さ優先探索（DFS）

奥まで進む

幅優先探索（BFS）

横方向に進む

DFSとスタック

超頻出！

DFS

スタック利用

BFS

キュー利用

キューとは？

FIFO（先入れ先出し）

木構造が使われる例

用途	内容
フォルダ管理	OS
HTML	Web構造
DB索引	B木
AI	探索

B木

発展知識！

特徴

DB高速検索用木構造

応用情報で超頻出

かなり狙われる👇

ノード
ルート
葉
二分木
DFS
BFS

よくあるひっかけ

「葉ノードは親を持たない」

→ 違う！

葉ノードは：

子を持たない

1分で復習！

木構造

親子データ構造

ルート

一番上

葉

子なし

二分木

子最大2つ

DFS/BFS

探索方法

練習問題

問題

葉ノードの説明として最も適切なものはどれか。

ア

親を持たないノード

イ

子を持たないノード

ウ

最上位ノード

エ

必ず2個の子を持つノード

解答

正解：イ

解説

葉ノードとは、子ノードを持たない末端ノードのことです。

まとめ

木構造とは

「親子関係データ構造」

超重要

ノード
ルート
葉
二分木
DFS/BFS

まずは、

「フォルダ構造」

をイメージするとかなり理解しやすくなります！

リンク一覧（5分で理解）はこちら

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