Fix binary search tree.

Author: krahets

docs/chapter_tree/binary_search_tree.md

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 - **查找元素：** 由于数组是无序的，因此需要遍历数组来确定，使用 $O(n)$ 时间；
 - **插入元素：** 只需将元素添加至数组尾部即可，使用 $O(1)$ 时间；
-- **删除元素：** 先查找元素，使用 $O(\log n)$ 时间，再在数组中删除该元素，使用 $O(n)$ 时间；
+- **删除元素：** 先查找元素，使用 $O(n)$ 时间，再在数组中删除该元素，使用 $O(n)$ 时间；
 - **获取最小 / 最大元素：** 需要遍历数组来确定，使用 $O(n)$ 时间；
 
 为了得到先验信息，我们也可以预先将数组元素进行排序，得到一个「排序数组」，此时操作效率为：
 
-- **查找元素：** 由于数组已排序，可以使用二分查找，使用 $O(\log n)$ 时间；
-- **插入元素：** 为了保持数组是有序的，需插入到数组某位置，平均使用 $O(n)$ 时间；
-- **删除元素：** 与无序数组中的情况相同，使用 $O(n)$ 时间；
+- **查找元素：** 由于数组已排序，可以使用二分查找，平均使用 $O(\log n)$ 时间；
+- **插入元素：** 先查找插入位置，使用 $O(\log n)$ 时间，再插入到指定位置，使用 $O(n)$ 时间；
+- **删除元素：** 先查找元素，使用 $O(\log n)$ 时间，再在数组中删除该元素，使用 $O(n)$ 时间；
 - **获取最小 / 最大元素：** 数组头部和尾部元素即是最小和最大元素，使用 $O(1)$ 时间；
 
 观察发现，无序数组和有序数组中的各项操作的时间复杂度是“偏科”的，即有的快有的慢；**而二叉搜索树的各项操作的时间复杂度都是对数阶，在数据量 $n$ 很大时有巨大优势**。