在开发Ralm的时候，我们不断地寻找优化速度的方法。这是一个关于我们如何开发一个比C++STL快24%的二叉搜索函数的故事。***
为什么选择二叉树做搜索？Ralm以二叉树结构存储数据。比如，假设Ralm通过以下链表中的IDs存储对象：
如果你想要找到ID等于14的对象，你需要5次操作才能找到他，也就是O(n)的复杂度。
使用二叉树搜索是提升检索速度的一种方法：
“搜索过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜索过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组为空，则代表找不到。”-Wikipdia
对象可以存储在二叉树中。二叉树可以通过从根节点遍历树来快速定位对象。基于IDs创建的二叉树就像如下这样：
搜索ID等于14的对象，仅仅只需次操作，或者说是O(log2(N))的复杂度。
有这样优秀的性能，二叉树自然而然的成为了Ralm要去尝试和优化的索引方案。
在C++标准库(STL)中有一些二叉树搜索函数，包括std::lowr_bound()和std::uppr_bound()。我们决定模仿std::uppr_bound()的操作，同时用他来作为我们测试中的的参考。下方的函数是通过二叉树搜索并且尝试找到第一个比指定元素大，并返回该元素位置的一种写法：
//Forasortdlist,vc,rturnthindxofthfirstlmntthat
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