首先，在创建一个基本的数据结构"树(Tree)"之前，我们需要明确它的定义与特征。树是一种分层式的、由n（n≥1）个节点构成的无环连通图，其中有一个特定被称为根(root)的节点，其余每个节点最多只有一个父(parent)结点但可以有任意数量的孩子(child)节点。这种层级关系使得信息存储具有天然的优势，比如文件系统的目录结构就是一个典型的树形模型实例。
构建一颗最简单的二叉树(Binary Tree)，每颗子树也都是二叉树并且包含以下三种主要类型的节点：
- 空(Null)或叶(Leaf)节点：没有孩子的节点。
- 分支(Branch)或内部节点：至少拥有一个孩子节点。
- 根(Root)节点：是整棵树顶端唯一的特殊分支节点。
实现这样的数据结构通常需要两个部分组成：节点(Node)类来描述单个元素以及它们之间的连接；及树(Tree)类用于管理整个结构的行为如插入新节点、删除节点等操作。例如Python中可能的设计如下：
python
class TreeNode:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.left_child = None
self.right_child = None
class BinaryTree:
def __init__(self, root_value=None):
if root_value is not None:
self.root_node = TreeNode(root_value)
# 插入函数示例...
一旦建立了树的基本框架后，则可进一步研究不同种类的特化树木，诸如平衡搜索树(AVL Trees & Red Black Trees)以保持查询效率稳定，堆(Priority Queues as Heaps)优化排序与调度问题，还有决策树应用于机器学习分类预测等等各种应用场景。
对于更复杂的应用场合，例如图形渲染中的空间分割用四元数树(Octree), 数据压缩领域的霍夫曼编码(Huffman Tree)，或是数据库索引技术里的B/B+Tree等高效查找手段都离不开对树的理解和运用。
总结来说，“从零开始建立树及其应用”的过程涵盖了抽象概念到具体实践的一系列步骤。掌握如何通过编程语言将这个逻辑实体具象化的同时，洞悉它在整个计算世界里解决各类大规模数据分析处理任务的关键作用，无疑是提升程序设计师专业素养的重要一课。而无论是学术探究还是实战项目研发阶段，理解和熟练使用这些基于树的各种数据结构都将极大地拓宽解决问题的可能性边界。