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左子树所有节点的值均小于根节点的值
右子树所有节点的值均大于根节点的值
左右子树也都是二叉搜索树
8
/ \
3 10
/ \ \
1 6 14
/ \ /
4 7 13对其中序遍历：1 -> 3 -> 4 -> 6 -> 7 -> 8 -> 10 -> 13 -> 14，得到一个有序序列。
构造一棵二叉搜索树，就是通过一系列插入操作，将一个数据集合构建成树形结构的过程。
插入操作
插入操作的逻辑遵循二叉搜索树的定义，从根节点开始，递归地找到新节点应该插入的位置。
步骤：
若树为空，则新建节点作为根节点。
将待插入的值与当前节点的值比较。
如果值 小于 当前节点值，则将其插入到左子树。
如果值 大于 当前节点值，则将其插入到右子树。
递归地进行上述过程，直到找到一个空位置并将其插入。
插入操作
插入操作的逻辑遵循二叉搜索树的定义，从根节点开始，递归地找到新节点应该插入的位置。
步骤：
若树为空，则新建节点作为根节点。
将待插入的值与当前节点的值比较。
如果值 小于 当前节点值，则将其插入到左子树。
如果值 大于 当前节点值，则将其插入到右子树。
递归地进行上述过程，直到找到一个空位置并将其插入。
核心优势：利用结构特性，将平均搜索复杂度降至 O(log n)，远优于无序数组的 O(n) 和有序数组的 O(log n) 在某些场景下的表现。
高效的平均性能：得益于其“左子树 < 根节点 < 右子树”的结构，每次比较都能排除掉大约一半的候选数据，使得平均搜索路径长度与树的高度成正比，即 O(log n)。
动态数据集的理想选择：它将高效的搜索能力与同样高效的插入、删除操作结合在一起。你不需要为了高效的搜索而忍受低效的数据更新。
算法简单直观：搜索过程自然地对应了“猜数字”的二分策略，易于理解和实现。
高效的平均性能：得益于其“左子树 < 根节点 < 右子树”的结构，每次比较都能排除掉大约一半的候选数据，使得平均搜索路径长度与树的高度成正比，即 O(log n)。
动态数据集的理想选择：它将高效的搜索能力与同样高效的插入、删除操作结合在一起。你不需要为了高效的搜索而忍受低效的数据更新。
算法简单直观：搜索过程自然地对应了“猜数字”的二分策略，易于理解和实现。
| 题目 | 对/错/率 | 难度 | 记录 | 通过 |
|---|
| 姓名 | 分数 | 提交时间 | 操作 |
|---|---|---|---|
| 158 | 40 | 2025-10-23 10:10 | 查看 |