在计算机科学中，特别是在“数据结构”这一领域内，“树”的概念是一个核心且基础的抽象模型。它是一种非线性数据结构，模拟了自然界树木生长分支的特点，在存储和组织大量具有层次关系的数据时表现出了极大的优越性和灵活性。
首先，我们从基本定义出发理解"树"这个术语：一棵树是由n（n≥1）个有限节点组成的一个集合，满足以下三个条件：
- 有一个特定的称为根(root)的节点。
- 其余每个节点有零或多个子节点，并与之形成父子关联(即连接)，这种层级的关系不构成环状回路。
- 空集也是一个特殊的树，通常被称为空树或者NULL tree。
接下来是关于“度”的关键概念解析：
在任一给定的树种，每一个节点都有一个与其相关的特性——“度”，指的是该节点拥有的直接子节点的数量。例如，如果一个节点拥有3个子节点，则称其为三叉结点或者说它的度数(degree)就是3；若某个节点没有子节点，则称之为叶节点或者是终端节点、叶子，此时此节点的度为0。
进一步细分的话，可以对整棵树进行如下几个维度的度量描述:
1. 树的最大 degree：在整个树的所有节点中，最大的degree值；
2. 平均 degree：所有节点的平均degree计算得出；
3. 完全二叉树特例下的节点度情况更为特殊，除最后一层外每层都是完全填充，而且最下面一层所有的节点都尽可能地集中在左边，这样的树里除了最后一个可能成为例外之外，其余所有节点的度不是0就是2。
此外，基于节点度的不同分布特点，还可以将树分为多种类型如偏斜树（大部分节点集中在一个方向延伸）、平衡树（左右两边节点数量大致相等），这些不同的分类对于设计高效算法以及优化系统性能有着至关重要的作用。
总结来说，理解和掌握树及其中各节点的度的概念不仅有助于我们在理论层面深化对复杂问题的理解，更能帮助我们将这些问题以直观易懂的方式通过编程语言实现出来，从而服务于各种实际应用场景诸如文件系统的目录管理、数据库索引构建等等诸多方面的需求。
