数据结构——二叉树进阶

在我看来，在数据结构中，存在三个最经典的树型结构，他们分别是二叉排序树（BST），二叉平衡树（AVL） 和 红黑树（BRT）。

二叉排序树又叫做二叉搜索树，它可以是一棵空树，也可以是具有三个性质的一棵二叉树。
性质一：若它的左子树不为空，则左子树上的所有结点的值均小于它的根结点的值
性质二： 若它的右子树不为空，则右子树上的所有结点的值均大于它的根结点的值
性质三： 左右子树也是二叉排序树。

构造二叉搜索树的目的是提高查找和插入删除关键字的速度。因为二叉排序树是一个排序好的有序数据集，查找的速度肯定是快于无需数据集的，所以在考虑一些具体的问题时，一定要记得二叉排序树的特性，就比如在100w个数，找到一个给定的值，就非常的快，不过后面有更优化的方法。

这里只给出二叉搜索树的查找和插入代码

template<class T>
struct BSTNode
 {
   
	 BSTNode(const T& data = T())
	 : _pLeft(nullptr) , _pRight(nullptr), _data(data)
	 {
   }
	 BSTNode<T>* _pLeft;
	 BSTNode<T>* _pRight;
	 T _data;
 };

template<class T>
template<class T>