treeset 的 remove() 操作时间复杂度为 o(log n)，因其底层基于红黑树（自平衡二叉搜索树），所有基本操作（add、remove、contains）均通过树的结构化查找与调整实现，无需线性扫描或额外排序。
treeset 的 remove() 操作时间复杂度为 o(log n)，因其底层基于红黑树（自平衡二叉搜索树），所有基本操作（add、remove、contains）均通过树的结构化查找与调整实现，无需线性扫描或额外排序。
TreeSet 是 Java 集合框架中基于红黑树实现的有序集合，它自动维护元素的自然顺序（或按指定 Comparator 排序），并保证核心操作具有对数级时间复杂度。关键在于：TreeSet 并非在已排序数组上执行二分查找，而是直接在平衡二叉搜索树结构中定位并删除节点——这正是其 O(log n) 时间复杂度的根本来源。
红黑树作为一种自平衡 BST，确保任意路径长度不超过 2 log₂(n)，因此查找目标节点（用于 remove）最多比较 O(log n) 次；随后的节点删除与再平衡（如旋转、颜色重染）同样可在 O(log n) 时间内完成。整个过程无需遍历全部元素，也无需重新排序——因为顺序性由树结构本身维持。
例如，以下代码演示了典型的 remove 操作及其性能特征：
TreeSet<Integer> set = new TreeSet<>();
for (int i = 0; i < 1_000_000; i++) {
set.add(i * 2); // 插入 100 万个偶数
}
set.remove(999998); // 平均耗时 ~20 次比较（log₂(10⁶) ≈ 20）⚠️ 注意事项：
- remove(Object o) 方法依赖元素的 equals() 和 compareTo()（或 Comparator 的 compare()）逻辑一致性。若两者语义冲突（如 compareTo 认为相等但 equals 返回 false），可能导致行为异常或删除失败；
- 删除 null 元素会抛出 NullPointerException（除非显式使用允许 null 的 Comparator，但 TreeSet 默认不支持 null）；
- 时间复杂度 O(log n) 是摊销最坏情况，实际性能高度稳定，不受数据分布影响（区别于未平衡 BST 可能退化为 O(n)）。
总结而言，TreeSet.remove() 的高效性源于其底层红黑树的数据结构保障，而非“先排序再查找”。理解这一点有助于避免常见误区（如误以为需手动二分查找），并合理选型：当需要动态维护有序集合且频繁增删查时，TreeSet 是比 ArrayList + Collections.sort() 组合更优的时间复杂度解。
