二叉树是由节点组成的数据结构，其中每个节点最多有两个子节点(也称为"左"和"右"子节点)。二叉树中的节点由边连接，边表示节点之间的链接。树中最顶层的节点称为根节点，除根节点外的每个节点都连接到唯一的父节点。

二叉树通常用于表示分层数据结构，例如家谱、组织结构图和文件系统目录。它们还被用作许多算法的底层数据结构，例如二进制搜索、排序和图形遍历算法。

二叉树有几个重要的属性，包括：
l级别的最大节点数为2(h+1)-1。
二叉树的高度是从根节点到叶节点(没有子节点的节点)的最长路径上的边数。空树的高度定义为 -1。
如果每个节点的左右子树的高度最多相差1，则称二叉树是平衡的。平衡二叉树的高度为O(log n)，其中n是树中的节点数。
二叉树可以通过多种方式遍历，包括按顺序(左子树、根节点、右子树)、前序(根节点、左子树、右子树)和后序(左子树、右子树、根节点)遍历。
二叉树有许多变体，包括二叉搜索树 (BST)、AVL树和红黑树，它们具有不同的规则来对树中的节点进行排序和平衡。
示例代码：它实现了一个二叉搜索树 (BST) 并以图形格式打印树的节点。
package main
 
import (
    "fmt"
    "os"
    "io"
)
 
type BinaryNode struct {
    left  *BinaryNode
    right *BinaryNode
    data  int64
}
 
type BinaryTree struct {
    root *BinaryNode
}
 
func (t *BinaryTree) insert(data int64) *BinaryTree {
    if t.root == nil {
        t.root = &BinaryNode{data: data, left: nil, right: nil}
    } else {
        t.root.insert(data)
    }
    return t
}
 
func (n *BinaryNode) insert(data int64) {
    if n == nil {
        return
    } else if data <= n.data {
        if n.left == nil {
            n.left = &BinaryNode{data: data, left: nil, right: nil}
        } else {
            n.left.insert(data)
        }
    } else {
        if n.right == nil {
            n.right = &BinaryNode{data: data, left: nil, right: nil}
        } else {
            n.right.insert(data)
        }
    }   
}
 
func print(w io.Writer, node *BinaryNode, ns int, ch rune) {
    if node == nil {
        return
    }
 
    for i := 0; i < ns; i++ {
        fmt.Fprint(w, " ")
    }
    fmt.Fprintf(w, "%c:%v\n", ch, node.data)
    print(w, node.left, ns+2, 'L')
    print(w, node.right, ns+2, 'R')
}
 
func main() {
    tree := &BinaryTree{}
    tree.insert(100).
        insert(-20).
		insert(-50).
		insert(-15).
		insert(-60).
        insert(50).
		insert(60).
		insert(55).
        insert(85).
		insert(15).
		insert(5).
        insert(-10)
    print(os.Stdout, tree.root, 0, 'M')
}

输出：

M:100
  L:-20
    L:-50
      L:-60
    R:-15
      R:50
        L:15
          L:5
            L:-10
        R:60
          L:55
          R:85