5)JAVA编写一个程序，凭经验计算下列删除具有两个子节点的各方法的值： a. 用 中最大节点 来代替，递归地删除 ； b. 交替在用 中最大的节点以及 中最小的节点来代替，并递归在删除适当的节点； c. 随机地选用 中最大的节点及 中最小的节点来代替(递归地删除适当的节点)。 哪种方法具有最好的平衡性？哪种在处理整个操作序列过程中花费最少的CPU时间？

下面是一个简单的二叉搜索树类的实现，包括节点的插入和删除操作以及三种删除方法的实现。我使用了泛型来使得这个二叉搜索树可以存储任意类型的数据。

public class BinarySearchTree<T extends Comparable<T>> {
    private Node<T> root;

    private static class Node<T> {
        T value;
        Node<T> left;
        Node<T> right;

        Node(T value) {
            this.value = value;
        }
    }

    public void insert(T value) {
        root = insert(root, value);
    }

    private Node<T> insert(Node<T> node, T value) {
        if (node == null) {
            return new Node<>(value);
        } else if (value.compareTo(node.value) < 0) {
            node.left = insert(node.left, value);
        } else if (value.compareTo(node.value) > 0) {
            node.right = insert(node.right, value);
        }
        return node;
    }

    public void remove(T value) {
        root = remove(root, value);
    }

    private Node<T> remove(Node<T> node, T value) {
        if (node == null) {
            return null;
        } else if (value.compareTo(node.value) < 0) {
            node.left = remove(node.left, value);
        } else if (value.compareTo(node.value) > 0) {
            node.right = remove(node.right, value);
        } else if (node.left != null && node.right != null) {
            node.value = findMax(node.left).value;
            node.left = remove(node.left, node.value);
        } else {
            node = (node.left != null) ? node.left : node.right;
        }
        return node;
    }

    private Node<T> findMax(Node<T> node) {
        while (node.right != null) {
            node = node.right;
        }
        return node;
    }

    private Node<T> findMin(Node<T> node) {
        while (node.left != null) {
            node = node.left;
        }
        return node;
    }

    public void removeWithMax(Node<T> node) {
        if (node.right != null) {
            node.value = findMax(node.right).value;
            node.right = remove(node.right, node.value);
        } else {
            node = node.left;
        }
    }

    public void removeWithMinMax(Node<T> node, boolean isMax) {
        Node<T> child = isMax ? node.right : node.left;
        if (child == null) {
            node = null;
        } else if (child.left == null && child.right == null) {
            node.value = child.value;
            node.left = node.right = null;
        } else if (isMax) {
            Node<T> maxChild = findMax(child);
            node.value = maxChild.value;
            remove(node.right, maxChild.value);
        } else {
            Node<T> minChild = findMin(child);
            node.value = minChild.value;
            remove(node.left, minChild.value);
        }
    }

    public void removeWithRandom(Node<T> node) {
        Node<T> parent = null;
        while (node.left != null || node.right != null) {
            if (Math.random() < 0.5) {
                parent = node;
                node = findMax(node.left);
            } else {
                parent = node;
                node = findMin(node.right);
            }
        }
        if (parent != null) {
            if (parent.left == node) {
                parent.left = null;
            } else {
                parent.right = null;
            }
        } else {
            root = null;
        }
    }
}

其中，`removeWithMax`方法实现了第一种删除方法，`removeWithMinMax`方法实现了第二种删除方法，`removeWithRandom`方法实现了第三种删除方法。在这个实现中，我使用了递归来实现节点的插入和删除操作，同时使用了非递归的方法来查找最大值和最小值。

从平衡性和时间复杂度两个角度考虑，第一种方法具有最好的平衡性，因为每次都是用右子树中的最大节点代替要删除的节点，不会对树的结构造成太大影响；第三种方法可能会导致树的不平衡，因为每次删除的节点随机选择。在处理整个操作序列过程中，第一种方法可能会花费更多的时间，因为需要找到右子树中的最大节点；而第三种方法可能会花费更少的时间，因为每次删除的节点随机选择。