Balance-Tree-Altered

BinaryTree/BalanceTree/Red-Black Tree/README.MD

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 你希望我画吗？
 
+---
+没错 ✅，你总结得非常到位。
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+这是二叉搜索树（BST）**删除的基本套路**，红黑树只是额外多了颜色和修复步骤而已。
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+
+### 普通 BST 的删除分类
+
+假设删除的节点是 `z`：
+
+1. **没有孩子（叶子）**
+   → 直接删。
+
+2. **只有一个孩子**
+   → 用孩子替换它。
+
+3. **有两个孩子**
+   → 找 **中序后继（右子树最小）** 或 **中序前驱（左子树最大）**，
+
+   * 把 `y.key` 复制到 `z.key`；
+   * 实际删除 `y`（而 `y` 一定是“最多一个孩子”的情况）。
+
+所以 **情况 3 总是能转化为情况 1 或 2**。
+
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+
+### 为什么后继/前驱最多只有一个孩子？
+
+比如用 **后继**（右子树最小的节点）来说明：
+
+* `y` 在 `z.right` 里，且 `y` 是最靠左的。
+* 所以 `y` 不可能有左孩子（否则就不是最左的了）。
+* 因此 `y` 要么没有孩子，要么只有右孩子。
+
+对称地，用前驱的话，也必然是“没有孩子或只有左孩子”。
+
+---
+
+### 到红黑树这里
+
+红黑树继承了 BST 结构，所以删除逻辑一样：
+
+* 如果 `z` 有两个孩子，**我们实际删的就是它的后继/前驱 `y`**，而不是直接删 `z`。
+* 这就是你说的“删除下移”。
+
+真正复杂的地方在于：**如果被删的是黑色节点**，就需要一整套 `fixup` 来维持红黑树的平衡。
+
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+
+要不要我帮你把“3 种情况 → 转化为 2 种简单情况”的流程画成一个 **决策图（删除流程图）**？这样会更直观。