二叉搜索树（Binary Search Tree，简称BST）是一种常见的数据结构，它具有以下特点：
- 每个节点最多有两个子节点。
- 左子树中所有节点的值小于该节点的值。
- 右子树中所有节点的值大于该节点的值。
在这里，我们将使用Go语言实现一个简单的二叉搜索树。
首先，定义一个节点类型：
type bstNode struct {
value int
left *bstNode
right *bstNode
}
每个节点包含一个整数值和指向其左、右子节点的指针。
接下来，我们可以创建一个BST结构体，并添加Insert和Search方法：
type BST struct {
root *bstNode
}
func NewBST() *BST {
return &BST{nil}
}
func (t *BST) Insert(value int) {
if t.root == nil {
t.root = &bstNode{value, nil, nil}
return
}
node := t.root
for node != nil {
if value < node.value {
if node.left == nil {
node.left = &bstNode{value, nil, nil}
return
}
node = node.left
} else if value > node.value {
if node.right == nil {
node.right = &bstNode{value, nil, nil}
return
}
node = node.right
} else { // value == node.value
return // already exists in tree.
}
}
}
func (t *BST) Search(value int) bool {
node := t.root
for node != nil {
if value < node.value {
node = node.left
} else if value > node.value {
node = node.right
} else { // value == node.value
return true // found it!
}
}
return false // didn't find it.
}
Insert方法遍历BST中的节点，并将新值插入到正确的位置。Search方法也遍历BST中的节点，直到找到与要查找的值匹配的节点或发现该值不存在于树中。
现在，我们可以使用NewBST、Insert和Search方法来创建和操作BST：
t := NewBST()
t.Insert(5)
t.Insert(2)
t.Insert(7)
fmt.Println(t.Search(5)) // true
fmt.Println(t.Search(3)) // false
以上就是用Go语言实现二叉搜索树的基本步骤。
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
