直接递归找min/max比遍历快，因BST结构性质保证最小值在最左末端、最大值在最右末端，只需O(h)单路径下降，无需O(n)遍历全树。
为什么直接递归找 min 或 max 比遍历快？
二叉搜索树（BST）的结构性质决定了：左子树所有节点值都小于根，右子树所有节点值都大于根。所以最小值一定在最左路径末端，最大值一定在最右路径末端——根本不需要访问其他分支。
递归只需沿单边下降，时间复杂度是 O(h)（h 为树高），而中序遍历找极值是 O(n)。平衡时前者是 O(log n)，退化成链表时最坏也是 O(n)，但实际写法上仍比遍历简洁、安全。
findMin() 递归实现的关键边界与空指针防护
递归终止条件必须严格处理空节点，否则会崩溃。常见错误是只检查当前节点非空，却忘了递归调用前没判空子树。
- 正确做法：若当前节点
root为空，直接返回空指针或抛异常（取决于接口设计） - 若
root->left为空，说明已到最左端，当前root就是最小节点 - 否则递归进入
root->left，不需额外比较值大小
示例（返回指针，假设节点结构为 struct TreeNode { int val; TreeNode* left; TreeNode* right; };）：
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TreeNode* findMin(TreeNode* root) {
if (!root) return nullptr;
if (!root->left) return root;
return findMin(root->left);
}
findMax() 和 findMin() 的对称性陷阱
表面看只是把 left 换成 right，但容易在边界逻辑上出错。比如有人写成：
// ❌ 错误：没处理 root 为空，且递归调用未 guard
正确写法必须保持结构对称：
- 同样先判
!root - 再判
!root->right→ 此时root就是最大值 - 否则递归调用
findMax(root->right)
不要试图在递归后做值比较（如 max(root->val, findMax(root->right)->val)），这既低效又破坏 BST 结构优势。
迭代写法其实更安全，但递归更贴近思维直觉
递归代码短、易懂，但深度过大时有栈溢出风险（尤其退化树）。生产环境若树深度不可控，建议用迭代：
TreeNode* findMin(TreeNode* root) {
while (root && root->left) root = root->left;
return root;
}不过递归版本在教学、算法题、或明确控制树高（如 AVL/红黑树）场景下仍是首选。关键是：别混用递归和迭代逻辑，比如在递归函数里手动维护栈变量——那既没收益又难 debug。
真正容易被忽略的是：无论递归还是迭代，都依赖 BST 性质成立。如果树被非法修改过（比如插入没维护 BST 规则），findMin 可能返回错误结果，且这种错误不会报错，只会静默失效。
