BST中最小值位于最左节点，最大值位于最右节点；需先判空，再沿left/right持续迭代至空指针，时间复杂度O(h)。
如何在BST中高效找到最小值
二叉搜索树的最小值一定在最左节点，不需要遍历整棵树。从根节点出发，持续往 left 子指针走，直到 left 为 nullptr，当前节点即为最小值。
常见错误是空树没判：如果根为 nullptr，直接访问 left 会崩溃。必须先检查根是否为空。
- 递归写法容易栈溢出（尤其退化成链表时），推荐迭代
- 时间复杂度 O(h)，h 是树高；平衡时为 O(log n)，最坏 O(n)
- 示例代码片段：
Node* findMin(Node* root) { if (!root) return nullptr; while (root->left) root = root->left; return root; }
如何在BST中高效找到最大值
最大值在最右节点，逻辑和最小值对称：从根开始不断往 right 走，直到 right 为 nullptr。
容易忽略的点：和最小值一样，空树必须单独处理；另外有人误用 left 找最大，结果返回了最小值。
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- 不要用递归求最大值再比较——那是通用树做法，BST有结构优势不用白不用
- 若 BST 支持重复值且定义“最大”为最右节点（而非最大键值最后一次出现位置），该方法仍成立
- 示例：
Node* findMax(Node* root) { if (!root) return nullptr; while (root->right) root = root->right; return root; }
为什么不能直接访问 root->left 或 root->right
因为最小值不等于 root->left，最大值也不等于 root->right —— 这只适用于根恰好是极值的情况，比如只有三个节点的满树。实际中，root->left 只是左子树根，其自身可能还有更小的左后代。
- 典型错误写法：
return root->left;→ 空指针解引用或返回非最小节点 - 即使树非空，
root->left的left可能非空，说明它不是最小 - 这个错误常出现在初学 BST 时混淆“子树根”和“子树最小值”
带 parent 指针时能否反向找最小/最大
可以但没必要。加 parent 指针是为了支持删除或中序后继查找，而最小/最大查询只需向下走，引入向上回溯反而增加逻辑复杂度和运行开销。
- 若已存在
parent，仍应优先用向下迭代，避免无谓的指针跳转 - 除非你在做面试题要求“不修改原树、不允许向下访问”，否则这是过度设计
- 性能上：向下是 O(h)，向上找最小需先到叶子再一路回溯，最坏 O(n)
BST 的最小/最大查询本质是利用左/右单向性，关键在于别把结构性质当特例来记——只要记住“最左即最小、最右即最大”，然后老老实实顺着指针走到底就行。边界判断比算法本身更容易出错。
