在二叉搜索树（BST）中，我试图了解中序前驱的属性，特别是具有左子树的节点。
定义：一个节点的中序前驱是其左子树中的最大节点。
观察：我很好奇，当所讨论的节点具有左子树时，中序前驱是否始终是叶节点。
考虑以下二叉搜索树：
5
/ \
3 7
/ \
2 4
在这棵树中：
节点 3（具有左子树）的中序前驱是 2。节点 2 是叶节点。
问题：
我的理解正确吗？
这条规则有例外吗？
BST 中的中序前驱的一般性质是什么？
感谢您的帮助！
我有一个包含三列“主要成分 1”、“主要成分 2”和“类”的 pandas 数据框。类别列由 1（通过）或 0（失败）值组成。我绘制了主成分 1 与 2 的二维图，但我想选择通过和失败散点图的颜色。
这里 F2 是一个由“主成分 1”、“主成分 2”和“类”列组成的 DataFrame。
targets = [1, 0]
Class = ['Pass', 'Fail']
colors = ['k', 'r']
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.set_xlabel('Principal Component 1', fontsize=15)
ax.set_ylabel('Principal Component 2', fontsize=15)
ax.set_title('2 component PCA', fontsize=20)
for target, color in zip(targets, colors):
indicesToKeep = F2['Class'] == target
sns.scatterplot(F2.loc[indicesToKeep, 'principal component 1'],
F2.loc[indicesToKeep, 'principal component 2'], c=color, alpha=0.85)
ax.legend(Class)
ax.grid()
plt.show()
如果我在散点图函数中包含c=color来设置，“通过”为黑色，“失败”为红色，则会出现以下错误
ValueError: 'c' 参数必须是颜色、颜色序列或数字序列，而不是数组('k', dtype='<U1')
如果我删除该seaborn，则会选择其默认颜色。
另外，我想将 seaborn 绘图背景设置为网格，但sns.set_style("darkgrid")不起作用。