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1977年10月中国政府宣布恢复高考制度，在年轻人中掀起学科学的热潮。当年媒体宣传数学家华罗庚的读书“从薄到厚”、再“从厚到薄”的两阶段学习方法，曾经给年轻一代留下深刻印象。
华罗庚的原话是这样说的：“大家也许都有过这样的感觉：一本书，当未读之前，你会感到，书是那么厚，在读的过程中，如果你对各章各节又作深入的探讨，在每页上加添注解，补充参考材料，那就会觉得更厚了。但是，当我们对书的内容真正有了透彻的了解，抓住了全书的要点，掌握了全书的精神实质以后，就会感到书本变薄了。愈是懂得透彻，就愈有薄的感觉。这是每个科学家都要经历的过程。这样，并不是学得的知识变少了，而是把知识消化了。”
在这里，华罗庚说到“当我们对书的内容真正有了透彻的了解，抓住了全书的要点，掌握了全书的精神实质以后，就会感到书本变薄了。”那么，读书“从厚到薄”的具体方法是什么呢？
下面介绍计算机科学中数据结构的若干概念。
①数据：是对客观事物的符号表示，在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并被计算机程序处理的符号的总称。②数据元素：是数据的基本单位，在计算机程序中通常作为一个整体进行考虑和处理。有时，一个数据元素可由若干数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。③数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的一个子集。④数据结构：是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。在任何问题中，数据元素都不是孤立存在的，而是在它们之间存在着某种关系，这种数据元素相互之间的关系称为结构。
根据数据元素之间关系的不同特性，通常有下列四种基本结构：①集合：结构中的数据元素除了“同属于一个集合”的关系外，别无其他关系；②线性结构：结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系；③树形结构：结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系；④网状结构（图状结构）：结构中的数据元素之间存在多个对多个的关系。
图2-1是上述四种基本结构的关系图
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图2-1 数据的四种基本结构关系图
计算机类专业的数据结构课程通常先介绍数据的线性结构（如线性表、栈、队列、串），再介绍数据的非线性结构（如树、图）。线性结构只能用来描述数据元素之间的线性顺序，而很难反映数据元素之间的复杂关系。树型结构则是一种非线性的数据结构，它描述了客观世界中事物之间的层次关系。一切有层次关系的问题都可以用树来描述。例如，家族的家谱，各种社会组织机构等。
因为法学体系基本上是在概念间的层次关系基础上构建的体系，所以，用树形结构（树状图）就可以直接反映法学各分支的逻辑体系，反映其中各概念间的逻辑关系。两者同构。
本书作者在1985年4月至1987年6月参加司法部中华全国律师函授中心法律专业函授学习并自学由司法部法学教材编辑部统一编审的一系列“高等学校法学试用教材”的几年间，就是基于先前所学的树形结构（树状图）的知识，通过对每一本法学教材的内容画出许多树状图，自然实现了华罗庚提倡的读书“由厚到薄”的过程。若干年后在一些法学辅导书中才开始看到树状图的应用。而所谓思维导图（本质上就是树状图），据说是在1997年才有人将其引入华人世界。
如果法科学生能够采用树状图来实现读书“由厚到薄”，法学知识的学习过程是否事半功倍？如果法学者能够采用树状图来研究法学，是否更容易发现更深层次的法学规律？如果法学刊物能够接受树状图（广而言之是图象语言）的表述，是否更方便表述更高层次的研究成果？