深入理解二叉查找树及其实例代码

查找时比较关键字次数约为log(n)，最小节点数为φ^(h+2)/5 - 1，最大深度为logφ(√5(n+1)) - 2。

二叉树和二叉查找树是计算机科学中重要的数据结构概念，在数据存储、检索和排序等领域有广泛应用。二叉树每个节点最多有两个子节点，分别为左子节点和右子节点。二叉查找树（BST）是二叉树的特殊形式，其特点包括：1. 每个节点的左子树只包含比节点小的元素；2. 每个节点的右子树只包含比节点大的元素；3. 左右子树也必须分别是二叉查找树。BST的定义通过Node对象实现，包括数据元素、左右子节点引用和显示节点数据的方法。创建BST类表示根节点为null的空树，并实现节点插入操作，根据节点元素大小更新父节点的子节点引用，以实现数据插入。

二叉查找树（BST），又称二叉排序树，是一种特殊的二叉树数据结构。每个节点包含一个键（key）、一个关联的值，以及左右子节点的指针。左子树中的所有节点的键小于当前节点，右子树中的所有节点的键大于当前节点。Python代码定义了Node和BST两个类：Node类用于节点创建，包含data属性存储键值，lchild和rchild分别指向左右子节点；BST类包含核心方法：search用于查找节点，insert用于插入节点，delete用于删除节点，以及preOrderTraverse用于先序遍历树结构。

使用二叉树（BST）作为数据结构来存储数据 提供了一种插入节点到二叉树的方法 讨论了如何使用二叉树进行查找操作

这是一个关于数据结构课程中二叉排序树的实例项目。项目中包含二叉排序树的代码实现以及相关算法的演示，例如插入、删除、查找等操作。

N个节点的完全二叉树，编号顺序从上到下、从左到右。 根节点编号为1。 若节点编号大于1，其双亲节点编号为[编号/2]。 若节点编号2I大于N，则节点I没有左孩子，否则其左孩子编号为2I。 若节点编号2I+1大于N，则节点I没有右孩子，否则其右孩子编号为2I+1。

二叉树源代码包括以下功能：定义了结构体Tnode用于存储节点数据及其左右孩子指针；查找函数searchBST用于在树中查找特定关键字；插入函数insertBST用于向树中插入新节点；中序遍历函数inorderTraverse用于按顺序访问树中的所有节点。这些功能为理解和实现二叉树提供了基础。

深入解析二叉排序树：算法与性能 1. 二叉排序树概述 定义：了解二叉排序树的概念和性质。 结构：探究二叉排序树的节点组成和组织方式。 2. 高效查找 查找算法：掌握在二叉排序树中查找特定值的算法步骤。 性能分析：分析查找操作的时间复杂度和影响因素。 3. 动态插入 插入算法：学习如何在二叉排序树中插入新节点，并保持排序特性。 平衡性：探讨插入操作对树结构平衡性的影响。 4. 精准删除 删除算法：解析从二叉排序树中删除节点的不同情况和对应算法。 结构调整：了解删除节点后如何调整树结构以维持排序特性。 5. 性能评估 平均查找长度：计算二叉排序树在平均情况下的查找效率。 最坏情况：分析导致最坏情况查找性能的树结构，例如退化为链表。

A：离散值 生成：二叉树