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我们都知道Dictionary<TKey, TValue>查找元素非常快，其实现原理是：将你TKey的值散列到数组的指定位置，将TValue的值存入对应的位置，
由于取和存用的是同一个算法，所以就很容易定位到TValue的位置，花费的时间基本上就是实现散列算法的时间，跟其中元素的个数没有关系，故取值的时间复杂度为O(1)。
集合无非都是基于最基础语法的数组[],先欲分配，然后向其中添加元素，容量不够就创建一个2倍容量的数组，将之前的元素赋值过来，将之前的数组回收，
但基于散列算法的集合这点上有点不同，他并不是每次创建一个2倍容量的数组，为了让元素均匀的分布到数组上，数组的容量是这么增长的：3,7,11,17,23,29,37,47,59,71,89,107,131,163,197,239,293,353,431,521,631,761,919,1103...
以质数的方式增长。由于每次扩充数组的容量较小，如果要向其中添加很多元素的话，程序员又没有预先分配内存，那就会出现多次数组的创建、复制和回收。
一直想做个有用的东西出来，让想用的人用，又能让自己练练手，于是这次做了一个基于二叉查找树的集合，我们知道在二叉查找树中查询元素的最优时间复杂度是O(logN)即在满二叉树的情况下,最坏时间复杂度是O(n)即除叶子节点外每个节点只有一个子节点,
查找元素它也是很快的哦，而且查找的时候都只是做Int型的比较，而Dictionary<TKey, TValue>是基于一个散列算法，当然基于二插查找树的集合也有自身的缺点：
1：元素必须实现接口IBinaryTree，其属性CompareValue主要用于比较生成二叉查找树
2：元素必须是可以new的，即不支持基础类型int，char，string等
3：每个节点都有左右两个子节点，他们只是起到指针的作用，指向该节点的子节点，只需占用额外的少量内存
4：基本上都是基于递归实现，元素过多的话，会栈溢出
优点是常用的一些功能都有，功能如下，练手吗，但会一直优化下去
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由于取和存用的是同一个算法，所以就很容易定位到TValue的位置，花费的时间基本上就是实现散列算法的时间，跟其中元素的个数没有关系，故取值的时间复杂度为O(1)。
集合无非都是基于最基础语法的数组[],先欲分配，然后向其中添加元素，容量不够就创建一个2倍容量的数组，将之前的元素赋值过来，将之前的数组回收，
但基于散列算法的集合这点上有点不同，他并不是每次创建一个2倍容量的数组，为了让元素均匀的分布到数组上，数组的容量是这么增长的：3,7,11,17,23,29,37,47,59,71,89,107,131,163,197,239,293,353,431,521,631,761,919,1103...
以质数的方式增长。由于每次扩充数组的容量较小，如果要向其中添加很多元素的话，程序员又没有预先分配内存，那就会出现多次数组的创建、复制和回收。
一直想做个有用的东西出来，让想用的人用，又能让自己练练手，于是这次做了一个基于二叉查找树的集合，我们知道在二叉查找树中查询元素的最优时间复杂度是O(logN)即在满二叉树的情况下,最坏时间复杂度是O(n)即除叶子节点外每个节点只有一个子节点,
查找元素它也是很快的哦，而且查找的时候都只是做Int型的比较，而Dictionary<TKey, TValue>是基于一个散列算法，当然基于二插查找树的集合也有自身的缺点：
1：元素必须实现接口IBinaryTree，其属性CompareValue主要用于比较生成二叉查找树
2：元素必须是可以new的，即不支持基础类型int，char，string等
3：每个节点都有左右两个子节点，他们只是起到指针的作用，指向该节点的子节点，只需占用额外的少量内存
4：基本上都是基于递归实现，元素过多的话，会栈溢出
优点是常用的一些功能都有，功能如下，练手吗，但会一直优化下去
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