二叉搜索树，也叫二叉查找树（Binary Search Tree，BST），特性是每个结点的值都比左子树大，比右子树小。中序遍历是递增的

实现

find_item(item, root) —— 寻找树中等于某个值的结点，利用 BST 的特性，若一个结点比该值大，则往结点的左边寻找，若一个结点比该值小，则往结点的右边寻找。时间复杂度为 O(log n)

def find_item(item, root):
  if not root:
    return None
  while root:
    if root.val == item:
      return root
    elif root.val > item:
      root = root.left
    else:
      root = root.right
  return None

find_max(root) —— 寻找树中值最大的结点。由于是 BST，最大的结点一定在树的最右边

def find_max(root):
  if not root:
    return None
  while root.right:
    root = root.right
  return root

find_min(root) —— 寻找值最小的结点，一定在树的最左边

def find_min(root):
  if not root:
    return None
  while root.left:
    root = root.left
  return root

add_node(value, root) —— 在二叉搜索树中插入一个新的元素，若元素已存在则忽略

def add_node(value, root):
  if not root:
    return treeNode(value)
  if value > root.val:
    root.right = add_node(value, root.right)  # 递归插入右子树
  elif value < root.val:
    root.left = add_node(value, root.left)  # 递归插入左子树
  else:
    pass  # 如果value已经存在，则什么也不做
  return root

delete_node(value, root) —— 删除一个结点，分三种情况：

• 要删除的是叶结点：直接删除，将父结点的指针指向 None
• 要删除的结点只有一个子结点：直接将父结点的指针指向这个子结点
• 要删除的结点有左、右两个结点（最复杂的情况）：选取另一结点代替被删结点——右子树的最小元素或左子树的最大元素。可以看到，右子树的最小元素或左子树的最大元素都是最多只有一个子结点，因此对它们的删除操作也很简单

def delete_node(value, root):
  if not root:
    return None  # 说明要删除的元素未找到
  if value < root.val:
    root.left = delete_node(value, root.left)  # 左子树递归删除
  elif value > root.val:
    root.right = delete_node(value, root.right)  # 右子树递归删除
  else:  # 说明已经找到要删除的结点了
    if not root.left:  # 只有右子树或者没有子结点
      return root.right
    elif not root.right:  # 只有左子树
      return root.left
    else:  # 有左右两个结点
      temp = find_min(root.right)  # 在右子树中找到最小的元素
      root.val = temp.val
      root.right = delete_node(temp.val, root.right)
  return root