二叉搜索树的概念
二叉搜索树是一种特殊的二叉树，对于其中的任意结点 x，其左子树中的任何结点的值都小于结点 x 的值，其右子树中的任何结点的值都大于结点 x 的值
代码语言：javascript复制struct Node{
int value;
Node* lChild;
Node* rChild;
};因此只需要对二叉搜索树进行中序遍历，就可以升序输出所有元素
查询
为了查找二叉搜索树中是否存在value为key的项，我们可以采用递归的方法，如果当前结点不是要查找的项，则比较value和key的大小，以确定接下来需要访问左子树还是右子树
代码语言：javascript复制Node* Search(Node* node, int key){
if(node == NULL || node->value == key) {
return node;
}else{
return key > node->value
? Search(node->rChild, key)
: Search(node->lChild, key);
}
}插入
二叉搜索树的插入操作与查询类似，都是不断地向下查找，直到找到一个子树为NULL的结点
例如上面的图片，如果往其中插入一个值: 20，那么这个值会被添加到 “9” 结点的右子树上
代码语言：javascript复制bool Insert(Node *node, int key) {
assert(node != NULL);
if (key < node->value) {
if (node->lChild != NULL) {
return Insert(node->lChild, key);
} else {
node->lChild = (Node *) malloc(sizeof(Node));
node = node->lChild;
node->lChild = node->rChild = NULL;
node->value = key;
return true;
}
} else if (key > node->value) {
if (node->rChild != NULL) {
return Insert(node->rChild, key);
} else {
node->rChild = (Node *) malloc(sizeof(Node));
node = node->rChild;
node->rChild = node->rChild = NULL;
node->value = key;
return true;
}
} else {
return false;
}
}删除
删除操作较为复杂，删除一个结点时会出现3种情况
- 被删除的结点 x 没有子结点，那么只需要用NULL来替换父结点的子结点
- 被删除的结点 x 有一个子结点，那么只需要把父结点的子结点修改为 x 的子结点
- 被删除的结点 x 有两个子结点，此时情况较为复杂，我们需要从右子树中选取一个结点来替换 x 结点。考虑到二叉搜索树有一个特性: 右子树中的所有值一定比自己结点的值都要大。因此我们只需要选出右子树中最小值 y 来替换 x 结点，这样右子树中的剩余部分一定都比 y 更大。同理，也可以选出左子树中的最大值 n 来替换 x 结点。在删除最小值(最大值)结点时，可以递归调用自己，因为最值结点不可能存在两个子结点
时间复杂度
设二叉搜索树深度为 d
搜索与插入
插入操作在本质上与搜索是一样的，只不过搜索可能会在二叉树的中间停下，而插入会一直搜索到某个子结点不存在为止
只考虑最坏情况，就是把一颗二叉树从头访问到尾，二叉树的每个深度至多只被访问一次，因此时间复杂度为 O(d)
删除
删除操作的第一步是查找，设待删除项在二叉树的第 k 层，则查找操作的时间复杂度为 O(k)，如果待删除结点有两个子结点，则需要从子树中查找最小值(最大值)，此时子树的深度为 (d-k)，则查找极值的最坏情况下时间复杂度为 O(d-k)，因此最坏情况下删除操作的时间复杂度也是 O(d)
平均性能
二叉搜索树的高度会随着元素的插入和删除变化，并且与插入和删除的顺序密切相关。在平均情况下，二叉搜索树的时间复杂度的期望为 O(lgn)，其性能远好于链表
