T tree 解释
为了便于编码，我们不考虑序列中会出现相同的元素，可以证明，对于泛型编程方式而言，这并不影响该数据结构的功能，该数据结构依旧具备维护相同元素的能力
T tree结论
非叶节点维护的序列都充满了各自的容器
T tree树上信息
每一颗子树都要维护一个序列，对于每个节点，我们都维护一个稍微小一点的序列，比该序列中元素更小的元素放入左子树，否则放入右子树。
T tree搜索
搜索的话，就是普通二叉树的搜索，比当前节点维护的最小值小，就在左子树找，比当前节点维护的最大值大，就在右子树找，否则就在当前节点找
T tree插入
当我们插入一个数的时候，我们首先递归向下，找到插入的节点位置，若该节点中储存的序列未满，则置入该节点，否则，有两种处理方式，第一种是从该节点中取出最小值，放入左子树，然后把带插入的树放入该节点，第二种是放入右子树，这里不多说明。插入可能会导致树失去平衡，我们用avl树单旋的方式来让树重新平衡
T tree删除
当我们删除一个数的时候，像avl树一样处理，若该数在叶子上，简单删掉并维护树的平衡即可，让该数在非叶节点时，我们取出前驱或后继来顶替即可。
T tree一个容易出错的地方
笔者在编码的时候，遇到了一个问题，就是有时候会出现非叶节点维护的数据并未充满容器，这种情况发生的原因是单旋造成的。在单旋的时候，将叶子结点旋转成非叶节点后，我们应该调整数据，让非叶节点重新维护的数据充满容器
