在二叉搜索树（bst）中删除具有两个子节点的节点时，需用右子树最小值替换当前节点值，再递归删除该最小值节点；此时必须准确传入父节点引用，否则将无法正确更新树结构指针。
在二叉搜索树（bst）中删除具有两个子节点的节点时，需用右子树最小值替换当前节点值，再递归删除该最小值节点；此时必须准确传入父节点引用，否则将无法正确更新树结构指针。
BST 节点删除是树操作中逻辑最复杂的场景之一，尤其当目标节点同时拥有左右子树时。标准解法是：用其右子树中的最小值（即中序后继）覆盖当前节点值，再在右子树中删除该最小值节点。这一策略保持了BST性质（左 ≤ 根
以问题中的代码为例：
if (currentNode.left !== NULL && currentNode.right !== null) { currentNode.value = currentNode.right.getMinValue(); // 复制中序后继值 currentNode.right.remove(currentNode.value, currentNode); // 递归删除该后继节点 }此处 currentNode.right.remove(…) 的调用看似简单，实则暗含结构依赖。remove 方法的设计依赖于 parentNode 参数来完成最终的“断链”操作：当找到待删节点后，需将其从父节点的 left 或 right 引用中移除。若传入 null 作为 parentNode，则仅在一种情况下仍能成功——即被删的最小值节点本身还有左子节点（此时算法会继续向下遍历，并在过程中重新赋值 parentNode）。但这是不安全的假设。
真正危险的情形是：右子树的最小值节点恰好是叶子节点，或仅有右子树（无左子树）。例如：
10 / 5 15 / 12 17 / 16 ← 当前 currentNode.right.getMinValue() 返回 16此时 currentNode.right 是 15，而 getMinValue() 找到的是 16（它没有左子节点）。当执行 15.remove(16, currentNode) 时，currentNode（即 10）作为 parentNode 被传入。算法进入 15 后向右走到 17，再向左走到 16；当确认 16 为待删节点且无左子节点时，需将 17.left 设为 null —— 但 17 的父节点是 15，而 15 的父节点才是 10。注意：remove 方法中更新的是 parentNode.left 或 parentNode.right，因此必须保证 parentNode 是直接父节点。
如果错误地写成：
currentNode.right.remove(currentNode.value, null); // ❌ 危险！那么当递归进入 15.remove(16, null) 后，parentNode 始终为 null。即使后续遍历到 16，因 parentNode === null，代码会尝试执行根节点重置逻辑（如 this.left = …），这不仅逻辑错位，更会破坏整棵树的连接关系，导致内存泄漏或悬挂指针。
✅ 正确做法是：始终传递精确的直接父节点引用。在 currentNode.right.remove(…) 调用中，currentNode 就是 currentNode.right 的直接父节点，因此是唯一合法、安全的 parentNode 实参。
总结与最佳实践：
- parentNode 不是辅助变量，而是删除操作的结构性前提；
- 所有递归 remove 调用都必须携带其调用者的身份（即当前节点自身）作为子调用的 parentNode；
- 切勿假设“算法会自动修正 parentNode”——循环查找过程只在首次遍历时建立父子链，递归分支必须显式维护；
- 在实现类似操作时，可考虑将 remove 拆分为 findAndRemove(target, parent) 与 deleteNode(node, parent) 两阶段，提升可读性与可测试性。