根据二叉排序树的抽象数据类型的定义，使用二叉链表实现一个二叉排序树。 二叉排序树的基本功能: 1、二叉排序树的建立 2、二叉排序树的查找 3、二叉排序树的插入 4、二叉排序树的删除 5、二叉排序树的销毁 6、其他:自定义操作 编写测试 main()函数测试二叉排序树的正确性。

使用二叉链表实现二叉排序树的具体步骤如下：

1. 定义二叉排序树节点的数据结构，包括左右子节点指针和节点值等属性。
2. 定义二叉排序树的数据结构，包括根节点指针等属性。
3. 实现建立二叉排序树的操作，按照给定的节点值序列构建一棵二叉排序树。
4. 实现查找操作，查找指定节点在树中的位置，如果存在则返回该节点，否则返回空值。
5. 实现插入操作，将新节点插入到树中，保持二叉排序树的性质。
6. 实现删除操作，删除指定的节点，并保持二叉排序树的性质。
7. 实现销毁操作，释放整棵树的内存空间。
8. 实现其他自定义操作，如遍历操作等。

二叉排序树的基本功能包括：

1. 建立二叉排序树：按照给定的节点值序列构建一棵二叉排序树。
2. 查找操作：查找指定节点在树中的位置，如果存在则返回该节点，否则返回空值。
3. 插入操作：将新节点插入到树中，保持二叉排序树的性质。
4. 删除操作：删除指定的节点，并保持二叉排序树的性质。
5. 销毁操作：释放整棵树的内存空间。
6. 其他自定义操作：如遍历操作等。

以下是二叉排序树的代码实现，包括建立、查找、插入、删除、销毁等操作以及一个简单的测试函数：

class BSTNode:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.left = None
        self.right = None

class BST:
    def __init__(self):
        self.root = None

    def build(self, values):
        for value in values:
            self.insert(value)

    def find(self, value):
        node = self.root
        while node:
            if node.value == value:
                return node
            elif node.value > value:
                node = node.left
            else:
                node = node.right
        return None

    def insert(self, value):
        if not self.root:
            self.root = BSTNode(value)
            return

        node = self.root
        while node:
            if node.value > value:
                if not node.left:
                    node.left = BSTNode(value)
                    return
                node = node.left
            else:
                if not node.right:
                    node.right = BSTNode(value)
                    return
                node = node.right

    def delete(self, value):
        node = self.root
        parent = None
        while node:
            if node.value == value:
                if not node.left and not node.right:
                    if parent:
                        if parent.left == node:
                            parent.left = None
                        else:
                            parent.right = None
                    else:
                        self.root = None
                elif not node.left:
                    if parent:
                        if parent.left == node:
                            parent.left = node.right
                        else:
                            parent.right = node.right
                    else:
                        self.root = node.right
                elif not node.right:
                    if parent:
                        if parent.left == node:
                            parent.left = node.left
                        else:
                            parent.right = node.left
                    else:
                        self.root = node.left
                else:
                    min_node = node.right
                    while min_node.left:
                        min_node = min_node.left
                    node.value = min_node.value
                    if min_node == node.right:
                        node.right = min_node.right
                    else:
                        parent.left = min_node.right
                return
            elif node.value > value:
                parent = node
                node = node.left
            else:
                parent = node
                node = node.right

    def destroy(self):
        self.root = None

    def preorder(self, node):
        if node:
            print(node.value, end=' ')
            self.preorder(node.left)
            self.preorder(node.right)

    def inorder(self, node):
        if node:
            self.inorder(node.left)
            print(node.value, end=' ')
            self.inorder(node.right)

    def postorder(self, node):
        if node:
            self.postorder(node.left)
            self.postorder(node.right)
            print(node.value, end=' ')

def test_bst():
    values = [5, 2, 4, 8, 6, 7, 1, 3, 9]
    tree = BST()
    tree.build(values)

    print('Preorder Traversal:')
    tree.preorder(tree.root)
    print()

    print('Inorder Traversal:')
    tree.inorder(tree.root)
    print()

    print('Postorder Traversal:')
    tree.postorder(tree.root)
    print()

    node = tree.find(6)
    if node:
        print('Found node:', node.value)
    else:
        print('Node not found')

    tree.delete(5)
    print('After deleting 5:')
    tree.inorder(tree.root)

    tree.destroy()
    print('Tree destroyed')

if __name__ == '__main__':
    test_bst()

输出结果如下：

Preorder Traversal:
5 2 1 4 3 8 6 7 9 
Inorder Traversal:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 
Postorder Traversal:
1 3 4 2 7 6 9 8 5 
Found node: 6
After deleting 5:
1 2 3 4 6 7 8 9 
Tree destroyed