我正在学习数据结构和算法，这个东西真的让我很困惑
二叉树的高度，因为它也用于AVL搜索树。
根据我正在阅读的书《DATA STRUCTURES by Lipschutz》，它说"树T的深度(或高度)是T分支中最大的节点数，这比T的最大层数多1。图7.1中的树7的深度为5。"
图7.1: A
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B C
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D E G H
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F J K
/
L
但是，在其他几个资源中，虽然给出了相同的定义，但高度的计算方式不同。例如，当我从互联网上阅读http://www.cs.utexas.edu/users/djimenez/utsa/cs3343/lecture5.html
"这是一个示例二叉树:
1
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2 3
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6 7 4 5
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9 10 11 8
树的高度是所有节点深度的最大值。所以上面的树的高度是3。"
另一个来源http://www.comp.dit.ie/rlawlor/Alg_DS/searching/3.%20%20Binary%20Search%20Tree%20-%20Height.pdf
表示"二叉树的高度"对于只有一个节点(根节点)的树，如果有2个节点，则高度定义为0节点的高度为1，以此类推。空树(除了空节点之外没有其他节点)被定义为高度为-1。"
现在这最后两个解释相互符合，但不符合书中给出的例子。
另一个来源说"有两种约定来定义二叉树的高度1)从根到最深节点的最长路径上的节点数。2)从根到最深节点的最长路径上的边数。
在本文中，遵循第一个约定。例如，下面的树的高度为3。
1
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2 3
/
4 5
"在这里，我想问的是，根和叶之间的节点数和边数如何保持一致?那么叶节点的高度是多少呢，书上说它应该是1(因为最大的层数是0，所以高度应该是0+1=1，但是通常说叶节点的高度是0。还有，为什么书中提到深度和高度是一样的?这件事真的真的让我很困惑，我试着从一些来源澄清，但似乎无法在两种解释之间做出选择。请帮助。
==>我想补充一点，因为现在我接受了这本书的惯例，在AVL搜索树的主题中，我们需要计算BALANCE FACTOR(即左右子树的高度差)。上面写着:
C (-1)
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(0) A G (1)
/
D (0)
括号内的数字为平衡因子。
现在，如果我要遵循D的书的高度为1，并且G的右子树的高度为(-1)，因为它是空的，所以G的平衡因子应该= 1-(-1)=2!
为什么这里D的高度为0呢?
请帮。
如果你关心的是平衡因素，那么身高的确切定义并不重要。回想一下，平衡因子是
height(left) - height(right)
所以如果两者都比你喜欢的高度定义大一个或小一个，平衡因子不会改变，只要你相应地重新定义空树的高度。
现在的问题是，"分支中最大节点数"的定义既是递归的，但没有指定基本情况。但是，由于根据这个定义，单元素树的高度为1，显然，零元素树的高度选择为0，如果你算出公式，你会发现这是正确的。
您也可以通过观察其他定义的基本情况为-1来获得零值，否则它总是给出比"最大值"小1的值。