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二叉排序树: BST: (Binary Sort(Search) Tree),对于二叉排序树的任何一个非叶子节点,要求左子节点的值比当前节点的值小，右子节点的值比当前节点的值大。

首先需要构建节点类，存放单个数据。节点类当中实现添加节点的方法和遍历方法。在二叉树类当中根据root节点进行添加和遍历。

class BSTree {
   	private Node root;	public void add(Node node) {
   		if (root == null) {
   			root = node;		} else {
   			root.add(node);		}	}	public void DLR() {
   		if (root != null) {
   			root.DLR();		} else {
   			System.out.println("树空，无法遍历");		}	}}class Node {
   	int value;	Node left;	Node right;	public Node(int value) {
   		this.value = value;	}	// 添加节点	public void add(Node node) {
   		if (node == null) {
   			return;		}		// 当前传入节点和子树节点的关系		if (node.value < this.value) {
   			if (this.left == null) {
   				this.left = node;			} else {
   				this.left.add(node);			}		} else {
   			if (this.right == null) {
   				this.right = node;			} else {
   				this.right.add(node);			}		}	}	// 前序遍历	public void DLR() {
   		System.out.println(this);		if (this.left != null) {
   			this.left.DLR();		}		if (this.right != null) {
   			this.right.DLR();		}	}	@Override	public String toString() {
   		return "Node[value = " + value + "]";	}}

对代码进行测试：使用上图的数组进行测试，在构建好了的二叉排序树如上图，其前序遍历的结果是：10,5,2,4,6,8,9,15

public class BST {
   	public static void main(String[] args) {
   		int[] arr = {
    10, 5, 6, 2, 4, 8, 9, 15 };		BSTree bst = new BSTree();		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
   			bst.add(new Node(arr[i]));		}		bst.DLR();	}}

运行记过如下图：

在删除节点的时候有三种情况：

1. 删除叶子节点
   1. 找到要删除的节点
   2. 直接删除节点，把父节点的next指向空（判断next是左右的那个指针）
2. 删除只有一棵子树的节点
3. 删除有俩棵子树的节点

代码实现：在node节点类当中添加俩个方法：

// 找到目标节点	public Node search(int value) {
   		if (this.value == value) {
   			return this;		} else if (value < this.value) {
   			if (this.left == null) {
   				return null;			}			return this.left.search(value);		} else {
   			if (this.right == null) {
   				return null;			}			return this.right.search(value);		}	}	// 找到目标节点的父节点	public Node searchParent(int value) {
   		if ((this.left != null && this.left.value == value) || (this.right != null && this.right.value == value)) {
   			return this;		} else {
   			if (value < this.value && this.left != null) {
   				return this.left.searchParent(value);			} else if (value >= this.value && this.right != null) {
   				return this.right.searchParent(value);			} else {
   				System.out.println("该节点没有父节点！");				return null;			}		}	}

然后在BSTree类当中编写delete删除的方法。以及node节点类当中的方法进行调用，和一个查找最小值的方法，

public Node search(int value) {
   		if (root == null) {
   			System.out.println("空树");			return null;		} else {
   			return root.search(value);		}	}	public Node searchParent(int value) {
   		if (root == null) {
   			return null;		} else {
   			System.out.println("父节点：" + root.searchParent(value));			return root.searchParent(value);		}	}	public void delete(int value) {
   		if (root == null) {
   			return;		} else {
   			Node target = search(value);			// 是否找到目标节点			if (target == null) {
   				return;			}			// 只有一个节点,直接删除这个节点			if (root.left == null && root.right == null) {
   				root = null;			}			// 查找目标节点的父节点			Node targetParent = searchParent(value);			// 删叶子节点			if (target.left == null && target.right == null) {
   				// 判断目标节点是父节点的左右？				if (targetParent.left != null && targetParent.left.value == value) {
   					targetParent.left = null;				}				if (targetParent.right != null && targetParent.right.value == value) {
   					targetParent.right = null;				}			} else if (target.left != null && target.right != null) {
   				int minValue = deleteMin(target.right);				target.value = minValue;			} else {
   				// 目标节点有左子树				if (target.left != null) {
   					// 目标节点是父节点的左右？					if (targetParent != null) {
   						if (targetParent.left.value == value) {
   							targetParent.left = target.left;						} else {
   							targetParent.right = target.left;						}					} else {
   						root = target.left;					}				} else {
   					if (targetParent != null) {
   						if (targetParent.left.value == value) {
   							targetParent.left = target.right;						} else {
   							targetParent.right = target.right;						}					} else {
   						root = target.right;					}				}			}		}	}	public int deleteMin(Node node) {
   		Node targetNode = node;		// 循环查找左子树,会找到最小值		while (targetNode.left != null) {
   			targetNode = targetNode.left;			// targetnode指向最小的值		}		delete(targetNode.value);		return targetNode.value;	}

进行测试：分别删除不同情况的节点：

public static void main(String[] args) {
   		int[] arr = {
    10, 5, 6, 2, 4, 8, 9, 15 };		BSTree bst = new BSTree();		for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
   			bst.add(new Node(arr[i]));		}		// bst.searchParent(8);		// bst.search(10);		bst.DLR();		System.out.println("删除 ：");		bst.delete(4); // 删叶子节点 => 10 5 2 6 8 9 15		bst.delete(6); // 删只有一棵子树的节点 10 5 2 8 9 15		bst.delete(5);// 删除有两棵子树的节点  10 8 2 9 15		bst.DLR();	}

如下图所示：

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