树是一种很重要的数据结构，二叉树 、 AVL树 、红黑树 、 2-3树 、B-Tree 、B+Tree
==== 二叉 树 ====
定义：
- 若它的左子树不为空，则左子树上所有结点的值均小于等于根结点的值；
- 若它的右子树不为空，则右子树上所有结点的值均大于等于根结点的值；
- 它的左右子树均为二分查找树。
选取一个节点为参照根节点，会发现所有的左侧子节点小于等于参照点，右侧大于等于参照点。
比如根节点9， 9所有的左侧子节点（5、2、7、1、3）都小于等于9.
比如根节点13，13所有的左侧子节点（11、10、12）都大于等于13.
1、查找
查找节点 10：根节点9开始，10>9 右侧，10<13 左侧，10<11 左侧，找到10.
2、插入
插入 子节点 4：4<9 左侧，4<5 左侧，4>2 右侧，4>3 右侧
3、删除
删除节点（因为情况有多种，处理逻辑也是比较麻烦。）
A：删除叶子：好吧就是一个干巴巴的叶子，好办，找到-删除。
删除 7 ，这个7是叶子，那就找到并删除
B：有一个分支的，删除节点，子节点上提。
删除 2节点：找到2 ，删除2
再上提子节点 1
C：两个分支，节点删除，右子树最小的数代替被删除节点，
因为右子树最多有一个右叶子，重新指定引用。
删除 13，13有左右两个分支：
因为 右分支肯定大于左面分支，所以上提右子节点 15
==== AVL 树 ====
自平衡二叉树，任一节点对应的两棵子树的最大高度差为1。也可以称之为 高度平衡树。
插入、查询、删除平均最坏的时间复杂度为O( log n )。
每个节点都有一个平衡因子，即左右子树的高度差 0 ，1，-1 这是满足AVL树的条件的；
也有可能是 -2 或者 2，高度差>1，所以需要自己再平衡，来满足AVL树的条件。
也就是只要高度大于1我就会自己执行执行一下旋转：
有这4种情况：左左 左右 右右 右左
左左：右旋转（单旋转）
左右：左旋转+右旋转（双旋转）
右右：左旋转（单旋转）
右左：左旋转+右旋转（双旋转），达到平衡
以上对应的是插入操作
查找：同二叉树
删除：父节点的平衡因子依然维护在 0 ，1 ，-1 说明没有打破平衡。平衡因子 2或者-2，我们依然使用旋转来达到平衡。