节点是树中的基本组成单位。节点的定义是树结构的核心。通过节点之间的引用关系，可以构造出复杂的层次结构。根节点是树结构的入口，位于树的最顶层。树中只有一个根节点，它没有父节点，所有其他节点可以通过根节点直接或间接访问。例如，在文件系统中，根节点通常代表文件系统的根目录，所有文件和文件夹都是从根目录派生出来的。父节点是直接连接到一个或多个子节点的节点。它是子节点的上一级节点。在文件系统中，父节点可以是文件夹，而文件夹中的文件和子文件夹就是它的子节点。子节点是父节点下的直接后代。

数组是最基本的数据结构之一，它是具有固定大小、同类型数据的集合，所有元素的地址在内存中是连续的，可以通过索引（下标）直接访问每个元素。: 链表是由一系列节点组成的，每个节点包含数据域和指针域，指针域指向下一个节点。: 哈希表是一种通过哈希函数将键映射到数组中的一个位置的结构，可以实现快速的查找、插入和删除操作。: 栈是一种线性数据结构，遵循“先进后出”（LIFO）的规则，即最后一个被插入的元素最先被取出。: 树是一种分层的、非线性的数据结构，由节点和边组成，每个节点可以有多个子节点。

布隆过滤器是一种高效、低存储的概率性数据结构，特别适用于需要快速判断元素是否存在的大规模数据场景。它通过多个哈希函数和位数组实现高效查询，但也存在误判和无法删除元素的缺点。在缓存系统、去重操作、数据库索引加速等场景中，布隆过滤器得到了广泛应用，同时可计数布隆过滤器和可伸缩布隆过滤器等扩展版本也进一步增强了它的功能和适用性。

跳跃表是一种高效的、基于链表的数据结构，通过多级索引层实现了快速查找操作。它以简单的随机算法代替了复杂的平衡树结构，提供了接近 O(log⁡n)的查找性能，并且在数据库、全文搜索等场景中有广泛应用。特别是在倒排索引中，跳跃表的跳跃查找机制可以加速大规模数据的查询操作。