一、题目描述

给定一个二叉搜索树的根节点 root 和一个值 key，删除二叉搜索树中的 key 对应的节点，并保证二叉搜索树的性质不变。返回二叉搜索树（有可能被更新）的根节点的引用。

一般来说，删除节点可分为两个步骤：

首先找到需要删除的节点；
如果找到了，删除它。

说明： 要求算法时间复杂度为 O(h)，h 为树的高度。

示例：

root = [5,3,6,2,4,null,7]
key = 3
    5
   / \
  3   6
 / \   \
2   4   7
给定需要删除的节点值是 3，所以我们首先找到 3 这个节点，然后删除它。
一个正确的答案是 [5,4,6,2,null,null,7], 如下图所示。
    5
   / \
  4   6
 /     \
2       7
另一个正确答案是 [5,2,6,null,4,null,7]。
    5
   / \
  2   6
   \   \
    4   7

二、思路分析

想要删除某个结点，首先要定位到这个结点：

二叉搜索树的数据域是有序的：

二叉搜索树左子树上所有结点的数据域都小于等于根结点的数据域
二叉搜索树右子树上所有结点的数据域都大于等于根结点的数据域
左孩子 <= 根结点 <= 右孩子
利用二叉搜索树数据域的有序性可以快速定位节点

val<当前节点值：往左走；val>当前节点值：往右走

找到这个结点后，就要进行删除操作了：

定位到了空结点，直接返回即可
目标结点是一个叶子结点，直接删除即可
目标结点存在左子树，用其左子树里的最大结点覆盖掉目标结点
目标结点存在右子树，用其右子树里的最小结点覆盖掉目标结点
目标结点既有左子树、又有右子树，从前面左节点或右节点的方法中取一执行即可

这样操作完之后仍能维持二叉搜索树的数据有序性。

三、AC 代码

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * function TreeNode(val, left, right) {
 *     this.val = (val===undefined ? 0 : val)
 *     this.left = (left===undefined ? null : left)
 *     this.right = (right===undefined ? null : right)
 * }
 */
/**
 * @param {TreeNode} root
 * @param {number} key
 * @return {TreeNode}
 */
function deleteNode(root, n) {
    // 如果没找到目标结点则直接返回
    if(!root) {
        return root
    }
    // 找到目标结点，开始分情况进行删除
    if(root.val === n) {
        // 若是叶子结点，直接设为null
        if(!root.left && !root.right) {
            root = null
        } else if(root.left) {
            // 寻找左子树里值最大的结点
            const maxLeft = findMax(root.left)
            // 用左子树里值最大的结点覆盖掉需要删除的当前结点  
            root.val = maxLeft.val
            // 删掉原有maxLeft 结点
            root.left = deleteNode(root.left, maxLeft.val)
        } else {
            // 寻找右子树里值最小的结点
            const minRight = findMin(root.right)
            // 用右子树里值最小的结点覆盖掉需要删除的当前结点  
            root.val = minRight.val
            // 删掉原有minRight 结点
            root.right = deleteNode(root.right, minRight.val)
        }
    } else if(root.val > n) {
        // 若当前结点的值比 n 大，在左子树中寻找目标结点
        root.left = deleteNode(root.left, n)
    } else  {
        // 若当前结点的值比 n 小，在右子树中寻找目标结点
        root.right = deleteNode(root.right, n)
    }
    return root
}
// 寻找左子树最大值
function findMax(root) {
    while(root.right) {
        root = root.right
    }
    return root 
}
// 寻找右子树的最小值
function findMin(root) {
    while(root.left) {
        root = root.left
    }
    return root
}