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上一篇 我们介绍了，哈希表产生的原因、如何处理哈希冲突、哈希表的效率分析、实现哈希表的结构。本篇我们将实现树结构和常见树的方法，主要是二叉搜索树，本篇的重点在于二叉树的删除，因此遍历我们使用的是递归方式实现，后续我们会增加上二叉树的非递归遍历方法

🥑 你能学到什么？

希望在你阅读本篇文章之后，不会觉得浪费了时间。如果你跟着读下来，你将会学到：

• 如何定义二叉树基本结构
• 二叉树的常见方法有哪些
• 常见方法如何实现，增、删、改、查

🍎 系列文章

• 前端面试手写必备【实现常见八大数据结构一】
• 手写哈希表: 哈希表，快速计算、均匀分布、扩容实现

一、树的基本概念

1.树的定义

树（Tree）: n（n≥0）个结点构成的有限集合。

1. 树(Tree) ：树是一种非线性数据结构，由节点组成，每个节点可以有零个或多个子节点。其中有一个特殊的节点被称为根节点，其他节点可以分为若干个不相交的子树。树是一种层次结构，常用于表示具有层次关系的数据，如组织结构、文件系统等。
2. 二叉树(Binary Tree) ：二叉树是一种特殊的树结构，每个节点最多有两个子节点，分别称为左子节点和右子节点。二叉树常用于实现一些高效的算法，如二叉搜索树等。
3. 二叉搜索树(Binary Search Tree) ：二叉搜索树是一种二叉树，其每个节点的值大于其左子树的所有节点的值，小于其右子树的所有节点的值。这种特性使得在二叉搜索树中进行查找、插入和删除操作更加高效。

2.树的术语

树结构中常用的术语包括：

1. 根节点(Root) ：树的顶层节点，是树结构中的起始节点，其他节点都通过路径与根节点相连。
2. 父节点(Parent) ：一个节点的直接上级节点称为其父节点，即与该节点相连的节点。
3. 子节点(Children) ：一个节点的直接下级节点称为其子节点，即被该节点所连接的节点。
4. 兄弟节点(Siblings) ：有着相同父节点的节点之间称为兄弟节点。
5. 叶子节点(Leaf Node) ：没有子节点的节点称为叶子节点（外部节点）。
6. 内部节点(Internal Node) ：除了叶子节点以外的所有节点称为内部节点。
7. 深度(Depth) ：从根节点到某个节点所经历的边的数量，根节点的深度为零。
8. 高度(Height) ：从某个节点到其子树中最远的叶子节点的路径的边数，叶子节点的高度为零。
9. 子树(Subtree) ：树中的任意节点和其所有后代节点构成的子树。
10. 祖先(Ancestor) ：某个节点向根节点方向的路径上的所有节点是该节点的祖先节点。
11. 后代(Descendant) ：某个节点向叶子节点方向的路径上的所有节点是该节点的后代节点。
12. 度(Degree) ：一个节点拥有的子节点的数量称为该节点的度。
13. 层级(Level) ：根节点在第一层，根的直接子节点在第二层，以此类推，节点的层级即为其深度加一。
14. 路径(Path) ：从一个节点到另一个节点的一系列边组成的序列称为路径。
15. 子树排序(Subtree Ordering) ：对节点的子树进行排序，常见的包括前序遍历、中序遍历、后序遍历。

3.树的表示

最普通的表示方式

简单代码示例

// 树节点结构
class BinarySearchTree {
  root;
  constructor(key) {
    this.root = null;
  }
}

class Node {
  left;
  right;
  ...其他指针
  key;
  constructor(key) {
    this.key = key;
    this.left = null;
    this.right = null;
    ...其他指针
  }
}

// 实际树结构
const bst = new BinarySearchTree();
bst.root = new Node(A);
cons root = bst.root;
root.leftChild = new Node(B);
root.rightChild = new Node(D);
...其他指针

儿子-兄弟表示法

// 树节点结构
class BinarySearchTree {
  root;
  constructor(key) {
    this.root = null;
  }
}

class Node {
  child;
  nextSibling;
  key;
  constructor(key) {
    this.key = key;
    this.child = null;
    this.nextSibling = null;
  }
}

// 实际树结构
const bst = new BinarySearchTree();
bst.root = new Node(A);
const root = bst.root;
root.child = new Node(B);
root.child.nextSibling = new Node(C);
root.child.nextSibling.nextSibling = new Node(D);
...

儿子-兄弟表示法旋转

跟二叉树的结构一致，只有左右两个子针

// 树节点结构
class BinarySearchTree {
  root;
  constructor(key) {
    this.root = null;
  }
}

class Node {
  left;
  right;
  key;
  constructor(key) {
    this.key = key;
    this.left = null;
    this.right = null;
  }
}

// 实际树结构
const bst = new BinarySearchTree();
bst.root = new Node(A);
cons root = bst.root;
root.leftChild = new Node(B);
root.rightChild = new Node(D);

旋转后，就跟二叉树类似

结论

• 所有的树本质上都可以使用二叉树模拟出来.

二、二叉树

如果树中每个节点最多只能有两个子节点, 这样的树就称为"二叉树".

1.二叉树的定义

二叉树中每个节点最多有两个子节点，通常称为左孩子和右孩子。下面是二叉树的形式定义：

二叉树 是一种层次结构，包含一组节点，这些节点最多有两个子节点，分别称为左孩子和右孩子。二叉树具有以下特点：

1. 每个节点最多有两个子节点，左子节点和右子节点。
2. 每个节点本身也是一棵二叉树，即子树也是二叉树。
3. 不存在重复节点。

二叉树的节点结构通常包括一个数据域和两个指针域（左孩子指针和右孩子指针），用于指向节点的左孩子和右孩子。二叉树可以是空树（没有节点），也可以是由根节点及其左右子树组成的树。

根据节点的子节点关系，二叉树可以分为多种类型，如满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树等。在算法和数据结构中，二叉树具有广泛的应用，例如二叉搜索树、AVL树、红黑树等都是基于二叉树结构而衍生出的数据结构，用于高效地进行数据管理和搜索操作。

二叉树有五种形态:

• 因为二叉树是有左右之分的.

2.二叉树的特性

• 一个二叉树第 i 层的最大结点数为：2^(i-1), i >= 1;

• 深度为k的二叉树有最大结点总数为： 2^k - 1, k >= 1;

• 对任何非空二叉树 T，若n0表示叶结点的个数、n2是度为2的非叶结点个数，那么两者满足关系n0 = n2 + 1。

3.二叉树特性推导

特性1：一个二叉树第 i 层的最大结点数为：2^(i-1), i >= 1;

二叉树是每个节点最多有两个子节点的树结构，通常被称作左子节点和右子节点。在二叉树的第 i 层（根节点为第一层），每一层的最大节点数可以递归地定义为上一层节点数的两倍。这是因为在完美二叉树（Perfect Binary Tree）中，每个节点都有两个子节点。

我们可以用数学归纳法来推理：

0. 基础情况： 当 i = 1 时，即树的第一层，只有根节点。因此，第一层的最大结点数为 1，这也符合 2^(1-1) = 2^0 = 1。
1. 归纳假设： 假设在第 k 层（其中 k >= 1），最大结点数为 2^(k-1)。
2. 归纳步骤： 接下来需要证明在第 k+1 层，最大结点数为 2^k。

由于二叉树的定义，每个节点最多有两个子节点，那么如果第 k 层已经达到最大结点数 2^(k-1)，那么第 k+1 层每个节点都会有两个子节点。因此，第 k+1 层的最大结点数将是第 k 层的两倍。

我们将第 k 层的最大结点数乘以 2 ，得到第 k+1 层的最大节点数：

2 * (最大结点数在第 k 层) = 2 * 2^(k-1) = 2^1 * 2^(k-1) = 2^(k+1-1) = 2^k

因此，第 k+1 层的最大结点数确实是 2^k。

所以，根据这个归纳步骤，我们可以证明对任何 i >= 1，第 i 层的最大结点数都是 2^(i-1)。这正是我们要证明的结果。

特性2：深度为k的二叉树有最大结点总数为： 2^k - 1, k >= 1;

深度为 k 的二叉树有最大结点总数为 2^k - 1：

• 基础情况： 当 k=1 时，树只有一个结点（根节点），所以总结点数为 1，即 2^1 - 1 = 2 - 1 = 1，公式成立。
• 归纳假设： 假设对于某个正整数 n，深度为 n 的二叉树有最大结点总数为 2^n - 1 成立。
• 归纳步骤： 考虑深度为 n+1 的二叉树，根据性质1，第 n+1 层的最大结点数为 2^n。而前 n 层的最大结点总数为 2^n - 1。所以深度为 n+1 的二叉树的最大结点总数为 2^n + (2^n - 1) = 2*2^n - 1 = 2^(n+1) - 1。因此，深度为 n+1 的二叉树有最大结点总数为 2^(n+1) - 1，公式成立。
• 根据数学归纳法，对于所有的正整数 k，深度为 k 的二叉树有最大结点总数为 2^k - 1。

特性3：对于任何非空二叉树 T，叶结点的个数 n0 与度为 2 的非叶结点个数 n2 满足关系 n0 = n2 + 1

要证明对于任何非空二叉树T，n0（叶节点的个数）和n2（度数为2的非叶节点的个数）满足关系n0 = n2 + 1，我们可以类似地使用归纳法来推导：

在二叉树中，节点的度数指的是该节点拥有的子节点数量。除了叶节点（度数为0）和度数为2的节点，还有可能有度数为1的节点（即只有一个子节点的非叶节点）。

设n1表示度数为1的非叶节点数量，总节点数n可以表示为：

n = n0 + n1 + n2

在二叉树中，总的边数e（也就是父子关系的数目）是总节点数减1，因为除了根节点，每个节点有一个父节点：

e = n - 1 = n0 + n1 + n2 - 1

另一方面，总边数也可以根据节点的度数来计算。每个度为1的节点贡献了1条边，每个度为2的节点贡献了2条边。叶节点（度数为0）不贡献边，所以总边数也可以表示为：

e = n1 + 2*n2

由于这两种情况描述的是同一个树的总边数，它们必须相等，所以我们有：

n0 + n1 + n2 - 1 = n1 + 2*n2

整理这个等式，我们得到：

n0 = n2 + 1

这就是需要证明的关系。

另一种更直观的解释方法是：

• 树中每添加一个度为2的节点，会增加2个子节点。
• 这两个子节点中，一个会成为新的叶节点，而另一个则取代了原有的叶节点的位置。
• 因此，每次增加一个度为2的节点，叶节点的数量增加的数量总比度数为2的节点的数量多1。
• 一个只有根节点的树将会有1个叶节点（根节点本身）且没有度数为2的节点，提供了这个性质的基础情况。
• 当树逐渐增长，上述性质保持不变，因为叶节点和度数为2的节点之间总是保持n0 = n2 + 1的关系。

4.特殊二叉树

满二叉树

完美二叉树(Perfect Binary Tree) , 也称为满二叉树(Full Binary Tree）

• 在二叉树中, 除了最下一层的叶结点外, 每层节点都有2个子结点, 就构成了满二叉树.

完全二叉树

完全二叉树(Complete Binary Tree)

• 除二叉树最后一层外, 其他各层的节点数都达到最大个数.
• 且最后一层从左向右的叶结点连续存在, 只缺右侧若干节点.
• 完美二叉树是特殊的完全二叉树.

下面不是完全二叉树, 因为D节点还没有右结点, 但是E节点就有了左右节点.

5.二叉树的存储

• 二叉树的存储常见的方式是数组和链表.

1.使用数组存储

• 完全二叉树: 按从上至下、从左到右顺序存储

• 非完全二叉树:
  • 非完全二叉树要转成完全二叉树才可以按照上面的方案存储.
  • 但是会造成很大的空间浪费

2.链表存储

• 二叉树最常见的方式还是使用链表存储.
• 每个结点封装成一个Node, Node中包含存储的数据, 左结点的引用, 右结点的引用.

三、二叉树的常见方法

1.二叉搜索树

二叉搜索树（BST，Binary Search Tree），也称二叉排序树或二叉查找树

二叉搜索树是一颗二叉树, 可以为空；如果不为空，满足以下性质：

• 非空左子树的所有键值小于其根结点的键值。
• 非空右子树的所有键值大于其根结点的键值。
• 左、右子树本身也都是二叉搜索树。

下面哪些是二叉搜索树, 哪些不是? 只有没有标绿的一个是二叉搜索树

2.二叉搜索树的特点

二叉搜索树的特点就是相对较小的值总是保存在左结点上, 相对较大的值总是保存在右结点上.

3.二叉搜索树的操作

• insert(key)：向树中插入一个新的键。
• search(key)：在树中查找一个键，如果结点存在，则返回true；如果不存在，则返回false。
• inOrderTraverse：通过中序遍历方式遍历所有结点。
• preOrderTraverse：通过先序遍历方式遍历所有结点。
• postOrderTraverse：通过后序遍历方式遍历所有结点。
• min：返回树中最小的值/键。
• max：返回树中最大的值/键。
• remove(key)：从树中移除某个键。

四、实现二叉树

1.除删除外的其他全部方法

这些方式是使用递归的方式写的，都比较简单，就不解释了，我们主要解释二叉树的删除。

/** 节点类：保存节点信息和指针 */
class Node {
  left;
  right;
  key;
  constructor(key) {
    this.key = key;
    this.left = null;
    this.right = null;
  }
}

/** 二叉搜索树 */
class BinarySearchTree {
  root;
  constructor(key) {
    this.root = null;
  }

  /**
   * 插入节点
   * @param {*} key
   */
  insert(key) {
    const newNode = new Node(key);
    // 如果根节点为空
    if (this.root === null) {
      this.root = newNode;
    } else {
      this.insertNode(this.root, newNode);
    }
  }

  /**
   * 插入节点的方法
   * @param {*} root
   * @param {*} newNode
   */
  insertNode(root, newNode) {
    // 如果已经有了，则禁止插入
    if (root.key === newNode.key) {
      console.log("======>该节点已经插入过了");
    } else if (root.key > newNode.key) {
      // 左侧查找
      if (root.left === null) {
        root.left = newNode;
      } else {
        this.insertNode(root.left, newNode);
      }
    } else {
      // 右侧查找
      if (root.right === null) {
        root.right = newNode;
      } else {
        this.insertNode(root.right, newNode);
      }
    }
  }

  /**
   * 先序遍历
   * @param {*} root
   * @param {*} handler
   */
  preOrderTraversal(handler) {
    this.preOrderTranversalNode(this.root, handler);
  }

  preOrderTranversalNode(root, handler) {
    // 边界判断
    if (!root) return;
    // 访问根节点
    handler(root.key);
    // 访问左子树
    this.preOrderTranversalNode(root.left, handler);
    // 访问右子树
    this.preOrderTranversalNode(root.right, handler);
  }

  /**
   * 中序遍历
   * @param {*} handler
   */
  inOrderTraversal(handler) {
    this.inOrderTraversalNode(this.root, handler);
  }

  inOrderTraversalNode(root, handler) {
    if (!root) return;
    this.inOrderTraversalNode(root.left, handler);
    handler(root.key);
    this.inOrderTraversalNode(root.right, handler);
  }

  /**
   * 后序遍历
   * @param {*} handler
   */
  postOrderTraversal(handler) {
    this.postOrderTraversalNode(this.root, handler);
  }

  postOrderTraversalNode(root, handler) {
    if (!root) return;
    this.postOrderTraversalNode(root.left, handler);
    this.postOrderTraversalNode(root.right, handler);
    handler(root.key);
  }

  min() {
    let node = this.root;
    while (node.left !== null) {
      node = node.left;
    }
    return node.key;
  }

  max() {
    let node = this.root;
    while (node.right !== null) {
      node = node.right;
    }
    return node.key;
  }

  // 递归的方式
  search(key) {
    return this.searchNode(this.root, key);
  }

  searchNode(root, key) {
    if (!root) return false;
    if (root.key < key) {
      return this.searchNode(root.right, key);
    } else if (root.key > key) {
      return this.searchNode(root.left, key);
    } else {
      return true;
    }
  }

  // 非递归的方式
  searchV2(key) {
    return this.searchNodeV2(this.root, key);
  }

  searchNodeV2(root, key) {
    if (!root) return false;
    while (root !== null) {
      if (root.key < key) {
        root = root.right;
      } else if (root.key > key) {
        root = root.left;
      } else {
        return true;
      }
    }
    return false;
  }
}

// 测试代码
const bst = new BinarySearchTree();

// 插入数据
bst.insert(11);
bst.insert(7);
bst.insert(15);
bst.insert(5);
bst.insert(3);
bst.insert(9);
bst.insert(8);
bst.insert(10);
bst.insert(13);
bst.insert(12);
bst.insert(14);
bst.insert(20);
bst.insert(18);
bst.insert(25);
bst.insert(6);

// 测试前序遍历结果
let resultString = "";
bst.preOrderTraversal(function (key) {
  resultString += key + " ";
});
console.log("✅ ~ 先序遍历resultString:", resultString); // 11 7 5 3 6 9 8 10 15 13 12 14 20 18 25

resultString = "";
bst.inOrderTraversal(function (key) {
  resultString += key + " ";
});
console.log("✅ ~ 中序遍历resultString:", resultString); // 3 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 18 20 25

resultString = "";
bst.postOrderTraversal(function (key) {
  resultString += key + " ";
});
console.log("✅ ~ 后序遍历resultString:", resultString); // 3 6 5 8 10 9 7 12 14 13 18 25 20 15 11

// 获取最值
console.log("✅ ~ bst.min():", bst.min());
console.log("✅ ~ bst.max():", bst.max());

// 查找特定的值
console.log("✅ ~ bst.search(10):", bst.search(10));
console.log("✅ ~ bst.search(21):", bst.search(21));

// 查找特定的值
console.log("✅ ~ bst.searchV2(10):", bst.searchV2(10));
console.log("✅ ~ bst.searchV2(21):", bst.searchV2(21));

2.二叉树的删除

原始树

整体就是根据删除节点子节点的数量来分类，然后对应细分情况，维护二叉树的合理性。

查找要删除的节点

也没什么可说的就是二分查找的思路

remove(key) {
// 当前遍历到的节点
let current = this.root;
// 当前节点的父级节点，因为需要更改父级指针
let parent = this.root;
// 记录是父级节点的左子节点还是右子节点
let isLeftChild = false;
// 查找需要删除的节点
while (current.key !== key) {
  parent = current;
  // 左子树查找
  if (key < current.key) {
    isLeftChild = true;
    current = current.left;
  } else {
    // 右子树查找
    isLeftChild = false;
    current = current.right;
  }

  if (current === null) return false;
}

情况1：无子节点

可删除的节点如下所示：

举例删除3节点和10节点

• 3节点，parent的左子树
• 10节点，parent的右子树

代码如下：

// 1.第一种情况，删除的是叶节点，考虑是否为根元素和非根元素两种情况
// 如果是根元素直接删除，如果不是根则根据isLeftChild，将parent的left||right置为null
if (current.left === null && current.right === null) {
  // 只有一个根元素
  if (current === this.root) {
    this.root = null;
  } else if (isLeftChild) {
    parent.left = null;
  } else {
    parent.right = null;
  }
}

情况2：有一个子节点

针对这种情况，又细分为以下四种情况 可删除节点如下所示

• 情况1：5节点：只有一个左子节点，并且是父级的左子树的情况

• 情况2：9节点：只有一个左子节点，并且是父级的右子树的情况举例

• 情况3：18节点：只有一个右子节点，并且是父级左子树的情况

• 情况4：14节点：只有一个右子节点，并且是父级右子树的情况

代码如下

// 2.第二种情况，当前遍历到的节点有一个子节点，考虑current是否为根和非根两种情况
// 左子树不为null，current只有左子树，这里赋值的都是current.left;
else if (current.right === null) {
  if (current === this.root) {
    // 这里是因为右子树为null
    this.root = current.left;
  } else if (isLeftChild) {
    // 注意isLeftChild是用来决定使用的是parent的哪个指针
    parent.left = current.left;
  } else {
    parent.right = current.left;
  }
} else if (current.left === null) {
  // 右子树不为null，current只有左子树，这里赋值的都是current.left;
  if (current === this.root) {
    this.root = current.right;
  } else if (isLeftChild) {
    parent.left = current.right;
  } else {
    parent.right = current.right;
  }
}

情况3：有两个子节点

两个子节点的时候可以选择用前驱或者后继去替换被删除的节点，然后重新维护二叉树，我们这里使用后继 针对这种情况，又细分两种情况：第一种后继是直接子级，第二种后继不是直接子级【这里又有两种情况，即有无剩余节点需要处理】 可删除节点如下所示

• 情况1：删除9节点，用10替代，这种情况替换完成后无其他多余节点

• 情况2：删除7节点，用8替代，也是没有多余节点

• 情况3：删除15节点，用18替代，有多余19节点

代码如下：

// 3.第三种情况，左右子树都有，这时候需要考虑使用查找前驱、后继节点来替换删除的节点
// 前驱：比current小一点点的节点, 称为current节点的前驱.
// 后继：比current大一点点的节点, 称为current节点的后继.
else {
  // 1.获取后继节点
  let successor = this.getSuccessor(current);

  // 2.判断是否是根节点
  if (current == this.root) {
    this.root = successor;
  } else if (isLeftChild) {
    parent.left = successor;
  } else {
    parent.right = successor;
  }

  // 3.将删除节点的左子树赋值给successor
  successor.left = current.left;
}

getSuccessor(delNode) {
    let parent = delNode;
    let target = delNode;
    // 从右子树开始
    let current = delNode.right;
    // 查找后继，左子树最小节点
    while (current !== null) {
      parent = target;
      target = current;
      current = current.left;
    }

    // 对于跨域层级的删除，删除7 || 15，比如删除15，就是吧19连接到20的左子节点去
    // 在这里处理的原因是因为需要后继节点的parent，也可以将parent也返回在上面的判断中去处理
    if (target != delNode.right) {
      parent.left = target.right;
      target.right = delNode.right;
    }

    return target;
}

五、完整代码

/** 节点类：保存节点信息和指针 */
class Node {
  left;
  right;
  key;
  constructor(key) {
    this.key = key;
    this.left = null;
    this.right = null;
  }
}

/** 二叉搜索树 */
class BinarySearchTree {
  root;
  constructor(key) {
    this.root = null;
  }

  /**
   * 插入节点
   * @param {*} key
   */
  insert(key) {
    const newNode = new Node(key);
    // 如果根节点为空
    if (this.root === null) {
      this.root = newNode;
    } else {
      this.insertNode(this.root, newNode);
    }
  }

  /**
   * 插入节点的方法
   * @param {*} root
   * @param {*} newNode
   */
  insertNode(root, newNode) {
    // 如果已经有了，则禁止插入
    if (root.key === newNode.key) {
      console.log("======>该节点已经插入过了");
    } else if (root.key > newNode.key) {
      // 左侧查找
      if (root.left === null) {
        root.left = newNode;
      } else {
        this.insertNode(root.left, newNode);
      }
    } else {
      // 右侧查找
      if (root.right === null) {
        root.right = newNode;
      } else {
        this.insertNode(root.right, newNode);
      }
    }
  }

  /**
   * 先序遍历
   * @param {*} root
   * @param {*} handler
   */
  preOrderTraversal(handler) {
    this.preOrderTranversalNode(this.root, handler);
  }

  preOrderTranversalNode(root, handler) {
    // 边界判断
    if (!root) return;
    // 访问根节点
    handler(root.key);
    // 访问左子树
    this.preOrderTranversalNode(root.left, handler);
    // 访问右子树
    this.preOrderTranversalNode(root.right, handler);
  }

  /**
   * 中序遍历
   * @param {*} handler
   */
  inOrderTraversal(handler) {
    this.inOrderTraversalNode(this.root, handler);
  }

  inOrderTraversalNode(root, handler) {
    if (!root) return;
    this.inOrderTraversalNode(root.left, handler);
    handler(root.key);
    this.inOrderTraversalNode(root.right, handler);
  }

  /**
   * 后序遍历
   * @param {*} handler
   */
  postOrderTraversal(handler) {
    this.postOrderTraversalNode(this.root, handler);
  }

  postOrderTraversalNode(root, handler) {
    if (!root) return;
    this.postOrderTraversalNode(root.left, handler);
    this.postOrderTraversalNode(root.right, handler);
    handler(root.key);
  }

  min() {
    let node = this.root;
    while (node.left !== null) {
      node = node.left;
    }
    return node.key;
  }

  max() {
    let node = this.root;
    while (node.right !== null) {
      node = node.right;
    }
    return node.key;
  }

  // 递归的方式
  search(key) {
    return this.searchNode(this.root, key);
  }

  searchNode(root, key) {
    if (!root) return false;
    if (root.key < key) {
      return this.searchNode(root.right, key);
    } else if (root.key > key) {
      return this.searchNode(root.left, key);
    } else {
      return true;
    }
  }

  // 非递归的方式
  searchV2(key) {
    return this.searchNodeV2(this.root, key);
  }

  searchNodeV2(root, key) {
    if (!root) return false;
    while (root !== null) {
      if (root.key < key) {
        root = root.right;
      } else if (root.key > key) {
        root = root.left;
      } else {
        return true;
      }
    }
    return false;
  }

  remove(key) {
    // 当前遍历到的节点
    let current = this.root;
    // 当前节点的父级节点，因为需要更改父级指针
    let parent = this.root;
    // 记录是父级节点的左子节点还是右子节点
    let isLeftChild = false;
    // 查找需要删除的节点
    while (current.key !== key) {
      parent = current;
      // 左子树查找
      if (key < current.key) {
        isLeftChild = true;
        current = current.left;
      } else {
        // 右子树查找
        isLeftChild = false;
        current = current.right;
      }

      if (current === null) return false;
    }
    // 1.第一种情况，删除的是叶节点，考虑是否为根元素和非根元素两种情况
    // 如果是根元素直接删除，如果不是根则根据isLeftChild，将parent的left||right置为null
    if (current.left === null && current.right === null) {
      // 只有一个根元素
      if (current === this.root) {
        this.root = null;
      } else if (isLeftChild) {
        parent.left = null;
      } else {
        parent.right = null;
      }
    }
    // 2.第二种情况，当前遍历到的节点有一个子节点，考虑current是否为根和非根两种情况
    // 左子树不为null，current只有左子树，这里赋值的都是current.left;
    else if (current.right === null) {
      if (current === this.root) {
        // 这里是因为右子树为null
        this.root = current.left;
      } else if (isLeftChild) {
        // 注意isLeftChild是用来决定使用的是parent的哪个指针
        parent.left = current.left;
      } else {
        parent.right = current.left;
      }
    } else if (current.left === null) {
      // 右子树不为null，current只有左子树，这里赋值的都是current.left;
      if (current === this.root) {
        this.root = current.right;
      } else if (isLeftChild) {
        parent.left = current.right;
      } else {
        parent.right = current.right;
      }
    }

    // 3.第三种情况，左右子树都有，这时候需要考虑使用查找前驱、后继节点来替换删除的节点
    // 前驱：比current小一点点的节点, 称为current节点的前驱.
    // 后继：比current大一点点的节点, 称为current节点的后继.
    else {
      // 1.获取后继节点
      let successor = this.getSuccessor(current);

      // 2.判断是否是根节点
      if (current == this.root) {
        this.root = successor;
      } else if (isLeftChild) {
        parent.left = successor;
      } else {
        parent.right = successor;
      }

      // 3.将删除节点的左子树赋值给successor
      successor.left = current.left;
    }
    return true;
  }

  getSuccessor(delNode) {
    let parent = delNode;
    let target = delNode;
    // 从右子树开始
    let current = delNode.right;
    // 查找后继，左子树最小节点
    while (current !== null) {
      parent = target;
      target = current;
      current = current.left;
    }

    // 对于跨域层级的删除
    if (target != delNode.right) {
      parent.left = target.right;
      target.right = delNode.right;
    }

    return target;
  }
}

// 测试代码
const bst = new BinarySearchTree();

// 插入数据
bst.insert(11);
bst.insert(7);
bst.insert(15);
bst.insert(5);
bst.insert(3);
bst.insert(9);
bst.insert(8);
bst.insert(10);
bst.insert(13);
bst.insert(12);
bst.insert(14);
bst.insert(20);
bst.insert(18);
bst.insert(25);
bst.insert(6);

// 测试前序遍历结果
let resultString = "";
bst.preOrderTraversal(function (key) {
  resultString += key + " ";
});
console.log("✅ ~ 先序遍历resultString:", resultString); // 11 7 5 3 6 9 8 10 15 13 12 14 20 18 25

resultString = "";
bst.inOrderTraversal(function (key) {
  resultString += key + " ";
});
console.log("✅ ~ 中序遍历resultString:", resultString); // 3 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 18 20 25

resultString = "";
bst.postOrderTraversal(function (key) {
  resultString += key + " ";
});
console.log("✅ ~ 后序遍历resultString:", resultString); // 3 6 5 8 10 9 7 12 14 13 18 25 20 15 11

// 获取最值
console.log("✅ ~ bst.min():", bst.min());
console.log("✅ ~ bst.max():", bst.max());

// 查找特定的值
console.log("✅ ~ bst.search(10):", bst.search(10));
console.log("✅ ~ bst.search(21):", bst.search(21));

// 查找特定的值
console.log("✅ ~ bst.searchV2(10):", bst.searchV2(10));
console.log("✅ ~ bst.searchV2(21):", bst.searchV2(21));

// 删除测试
console.log("✅ ~ bst.searchV2(10):", bst.remove(7));
resultString = "";
bst.postOrderTraversal(function (key) {
  resultString += key + " ";
});
console.log("✅ ~ 后序遍历resultString:", resultString); // 3 6 5 8 10 9 7 12 14 13 18 25 20 15 11

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