// public void add(E e)
// {
// add(root,e); //所有的逻辑，不管是不是null的逻辑，都在另一个函数里面去做。
// }
// private void add(Node root1,E e) //内在的实现的逻辑应该写成是：private 不能让别人知道的逻辑。
// {
//// if() //如果说add到 left为空，right也为空的话，那么其实是出口了.
// if(root1==null) //其实应该要是root1去比的。
// {
// root=new Node(e);//root为空也是一种情况
// return ;
// }
// if(root1.value.compareTo(e)>0 && root1.left==null) //插入的值如果说比根的值小的话
// {
// root1.left=new Node(e);
// return ;
// }
// if(root1.value.compareTo(e)<0 && root1.right==null) //插入的值如果说比根的值小的话
// {
// root1.right=new Node(e);
// return ;
// }
// if(root1.value.compareTo(e)>0 ) //插入的值如果说比根的值小的话
// {
// add(root1.left,e);
// return ;
// }
// if(root1.value.compareTo(e)<0) //插入的值如果说比根的值小的话
// {
// add(root1.right,e);
// return ;
// }
// }
//递归之增加重新写：
public void add(E e)
{
root=add(root,e);
}
private Node add (Node node,E e)
{
if(node==null)
{
return new Node(e);
}
if(e.compareTo(node.value)>0)
{
node.right=add(node.right,e);
}
if(e.compareTo(node.value)<0)
{
node.left=add(node.left,e);
}
return node;
}
这里是两种add的区别，上面两种add 和下面两种add 的区别
//这个的写法和上面那个写法呢，其实都是ok的，这个写法就是说，左子树的结局有左子树的递归函数决定
//右子树的结局由右子树来决定，然后返回根的意思。
//并且知道一件事情，就是指针如果是传参的引用类型的话，有一个要点需要注意。
//如果是传参的引用类型，最后需要返回这片空间更好。原因：原来a的指向空间A，参数b指向空间A，然后b去指向另一片空间，那么我们需要改变的是a的指向。
//因此：如果是引用类型作为函数的参数（指的是这片空间），最后返回新的空间的引用是更好的选择。
写递归函数的一个小要点：写出口、写缩小的条件，这两件事情是关键
写出口：意味着什么时候递归函数可以结束
写缩小的条件：表示递归函数是怎么逐渐缩小的过程。
关于二叉树的三种遍历的作用：
先序遍历：在第一次遍历到节点时就执行操作，一般只是想遍历执行操作（或输出结果）可选用先序遍历；
中序遍历：对于二分搜索树，中序遍历的操作顺序（或输出结果顺序）是符合从小到大（或从大到小）顺序的，故要遍历输出排序好的结果需要使用中序遍历
后序遍历：后续遍历的特点是执行操作时，肯定已经遍历过该节点的左右子节点，故适用于要进行破坏性操作的情况，比如删除所有节点
判断树中是否存在相同子树时，用的就是后序遍历。对应了“在执行操作时，肯定访问完了左右两个子树"
销毁所有节点，也可以用层次遍历实现。
上面的回答来自于知乎。
对我的启发：如果说是先序，按照自身-》左子树-》右子树的顺序，那么是第一遍遍历到就执行，普通的输出结果其实就可以用先序遍历。
中序遍历：左中右 确实对于二叉搜索树来说，就是按小到大来输出结果，那么就是中序遍历，因为它按照顺序排布的。
后序遍历：访问该节点之前，其子节点肯定已被访问，那么破坏性操作这个也是很说得过去的。
那么是否存在相同子树，也可以用后序遍历。
意思是说：对于什么时候选择什么样的遍历方式，可以根据它的三种特点来选择遍历的方式。
那么为什么说对于销毁所有节点可以用层次遍历来实现，因为的话层次遍历是按照从顶到下的顺序进行遍历的，一层一层，从第一层一直往下的顺序来排布的。
所以说销毁所有节点也可以用层次序遍历来实现。
同时，也需要了解一件事情：什么时候用树这种结构。像之前说的，建立这个二叉树：用来搜索，左子节点必定比当前节点小，右子节点必定比当前节点大的结构。并且树这种结构还可以用于，
上下级的管理那种，因为树是一种由上到下的一种结构。