バイナリ検索ツリー
バイナリ検索ツリーは、アイデアから明らかである：バイナリ検索。
バイナリ検索ツリー
それは明らかです。
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バイナリ検索ツリーは、完全2分木である必要はありません
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すべてのノードの左の部分木は、根の値未満であった。すべてのノードの右の部分木の値は、そのルート・ノードの値よりも大きい、その左右のサブツリーは2であります二分探索木。
二分探索木、以下の一般的な操作の場合：
1つの挿入、削除
2検索
トラバース3：（三つの方法の後に、シーケンスで、プリアンブルを含む）を深さ優先トラバーサル、幅優先トラバーサル
挿入の目的のために：比較的単純なプロセスです。自身がコードを達成するためだと思います。
削除操作が面倒で、話すことはありません。
検索それに対する操作、およびほとんど差を挿入し、話すことはありません。
深さ優先探索の三つのレベルについて：先行順ノードが順番に出力することができ、バイナリツリーの先行順走査は、バイナリツリーの（破壊を破壊するために使用することができた後、あなたは左の子を削除する必要があり、その後、その後、ルートノードを右の子ノードを削除し、。
私たちは、幅優先トラバーサルを集中してみましょう：
イラストバイナリ検索ツリーの場合は、結果の明らか幅優先トラバーサルは次のとおりです。40,30,50,35,48,52,45だからの計算にこのようなものを実装する方法？
核となるアイデアは、次のとおりです。図のように、キューを使用しています。
彼らは子ノードについて持っている場合は、チームへのルートノード40は、40チーム、左と右の子ノードは、チームに変身して、チームの（約）子ノード、一度チーム、子ノードのチェックも程度でありますもしそうなら、ノードは、チームの中に子ノードを継続するために、子供を持っています。
コアは、子ノードが存在する場合があれば、チームが運転を終えたびに、チームはチームの中に、子ノードを現在のノードをチェックすることです。まで、キューが空であります！
バイナリ・ソートツリーを説明するために以下の質問を削除します。
図を示し、上記の3つのバイナリソートツリーノードを除去3。ケース：
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削除されたノードがリーフノードであります
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ノードは一つだけの子ノード（左の子か右の子）を削除しました
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ノードは、子どもたちだった取り外さ（サブツリー）
针对情况1：直接将节点删除即可
针对情况2：用删除节点的孩子节点代替删除节点
针对情况3：我们需要考虑其前驱或者后继节点（前驱节点是key值上比该节点小的前一个节点，后继是key值比该节点大的后一个节点）。我们用该节点的前驱节点或者后继节点替代该节点：例如上图中我们用key值为45的节点或key值为52的节点替代key值为50的节点。
关于二叉搜索树的总结和思考：
二叉搜索树的定义已经说明了，它存在的意义就是为了更快速的查找。使得我们线性表下的
的查找效率，降低为
。但同时我们应该明白：由于二叉排序树只是宽泛的说明了节点键值的关系，对于树的结构并没有严格的限制，那么这样的树也可能是非平衡的。这将会导致查找效率的降低，极端的条件下直接退化为链表。为此，才会有类似于平衡树这些概念。