二叉查詢樹或者是一棵空樹，或者是具有下列性質的二叉樹： 若它的左子樹不空，則左子樹上所有結點的值均小於它的根結點的值； 若它的右子樹不空，則右子樹上所有結點的值均大於它的根結點的值； 它的左、右子樹也分別為二叉排序樹。
二叉搜尋樹不一定是完全二叉樹，因此不能像堆一樣可以陣列表示。
定義一個TNode類來例項化節點，有key,value,l_child,r_child屬性。其中key,value通過建構函式傳入，l_child,r_child初始化為None。
再定義一個BSTree類，根節點初始化為None。
然後給BSTree新增以下方法：
insert(key,value) 插入一個節點
update(key,value) 更新節點的值
search(key) 通過key來找相應節點的value
remove(key) 通過key來刪除樹中相應節點
以及深度優先和廣度優先的遍歷方法。
insert:
傳入引數key,value，插入一個新的節點。但是如果樹中已經存在key為key的節點，就將插入操作轉變為更新操作。
def __insert(self, key, value, curr_node):
if curr_node is None:
return TNode(key, value)
if key < curr_node.key:
curr_node.l_child = self.__insert(key, value, curr_node.l_child)
elif key > curr_node.key:
curr_node.r_child = self.__insert(key, value, curr_node.r_child)
else:
curr_node.value = value
return curr_node噹噹前的節點為None時，根據引數中的key和value建立新的節點，並返回這個節點。當key值小於當前節點的key時，將新節點插入到當前節點的左子樹的相應位置，然後返回當前節點。同理key值大於當前節點的key時，將新節點插入到當前節點的右子樹的相應位置，返回當前節點。如果key等於當前節點key，將插入操作改變為更新操作。
search:
def __search(self, node, key):
if node:
if node.key == key:
return node
elif node.key > key:
return self.__search(node.l_child, key)
else:
return self.__search(node.r_child, key)
return False在當前node為根節點的子樹中，查詢key為key的子節點，如果當前node的key值與引數相同，返回當前節點。否則遞迴地到左右子樹中找key為key的節點，如果沒有找到，最終返回False。
update:
def __update(self, key, value, node):
if node:
if node.key == key:
node.value = value
elif node.key > key:
self.__update(key, value, node.l_child)
else:
self.__update(key, value, node.r_child)在當前node為根節點的子樹中，查詢key為key的節點。如果當前node的key值與引數相同，更新當前節點的value。否則遞迴地到左右子樹中找到key為key的節點，並更新value。
remove:
執行remove操作時，分為兩種情況。
1.當前要刪除的節點沒有右子節點，此時將左子節點作為當前節點，返回。
2.當前要刪除的節點(node_to_delete)有右子節點(r_child)，找到右子節點下，最小的節點(r_child_smallest_child)，將該節點與要刪除的節點換位置。具體操作為：先拿到r_child_smallest_child，再將該節點從以r_child為根的子樹中刪除。再將node_to_delete的左孩子作為r_child_smallest_child的左孩子，node_to_delete的右孩子作為r_child_smallest_child的右孩子。最終將r_child_smallest_child賦給node_to_delete，並返回。
程式碼如下：
def __remove(self, node, key):
if node:
if node.key < key:
node.r_child = self.__remove(node.r_child, key)
elif node.key > key:
node.l_child = self.__remove(node.l_child, key)
else:
if node.r_child is None:
node = node.l_child
else:
node_r_child_smallest_child = self.__get_smallest_child(node.r_child)
self.__remove_smallest(node.r_child)
node_r_child_smallest_child.r_child = node.r_child
node_r_child_smallest_child.l_child = node.l_child
node = node_r_child_smallest_child
return node
return False其中__remove_smallest和__get_smallest_child含義分別是：刪除當前節點下，最小的節點，以及獲得當前節點下最小的節點。
程式碼如下：
def __remove_smallest(self, node):
if node.l_child:
node.l_child = self.__remove_smallest(node.l_child)
return node
return node.r_child噹噹前節點有左孩子時，刪除左子樹中最小的節點，並且返回當前節點。沒有左孩子時，返回右孩子。
def __get_smallest_child(self, node):
if node.l_child:
return self.__get_smallest_child(node.l_child)
return node噹噹前節點有左孩子時，獲得左子樹中最小的節點。沒有左孩子時，返回當前節點。
深度優先遍歷，可以選擇先序遍歷，中序遍歷，後續遍歷，以其中之一為例：
def __l_m_r(self, node):
if node:
self.__l_m_r(node.l_child)
print(node)
self.__l_m_r(node.r_child)當進行廣度優先遍歷時，需要用到佇列。
def bfs(self):
queue = deque()
queue.append(self.root)
while queue:
node = queue.popleft()
if node:
l_child = node.l_child
r_child = node.r_child
print(node.value)
queue.append(l_child)
queue.append(r_child)以上是我所瞭解的二叉搜尋樹的基本功能