题目描述（中等难度）
一个二叉查找树，实现一个迭代器。next 依次返回树中最小的值，hasNext 返回树中是否还有未返回的元素。
二叉查找树是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树：
- 若任意节点的左子树不空，则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值；
- 若任意节点的右子树不空，则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值；
- 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找树；
- 没有键值相等的节点。
思路分析
如果做过 108 题 和 109 题 ，这里看到二分查找树，一定会想到它的一个性质。「二分查找树的中序遍历依次得到的元素刚好是一个升序数组」，所以这道题无非就是把中序遍历的结果依次输出即可。
至于中序遍历，在 94 题 已经做过了，里边介绍了三种解法，下边的解法也是依赖于之前中序遍历的代码，大家可以先过去看一下。
解法一
先不考虑题目 Note 中要求的空间复杂度和时间复杂度，简单粗暴一些。在构造函数中，对二叉树进行中序遍历，把结果保存到一个队列中，然后 next 方法直接执行出队操作即可。至于 hasNext 方法的话，判断队列是否为空即可。
class BSTIterator { Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); public BSTIterator(TreeNode root) { inorderTraversal(root); } private void inorderTraversal(TreeNode root) { if (root == null) { return; } inorderTraversal(root.left); queue.offer(root.val); inorderTraversal(root.right); } /** @return the next smallest number */ public int next() { return queue.poll(); } /** @return whether we have a next smallest number */ public boolean hasNext() { return !queue.isEmpty(); } } 时间复杂度的话，构造函数因为遍历了一遍二叉树，所以是 O(n)，对于 next 和 hasNext 方法都是 O(1)。
空间复杂度，用队列保存了所有的节点值，所以是 O(n)，此外中序遍历递归压栈的过程也需要 O(h) 的空间。
解法二
解法一中我们把所有节点都保存了起来，其实没必要一次性保存所有节点，而是需要一个输出一个即可。
所以我们要控制中序遍历的进程，不要让它一次性结束，如果用解法一递归的方法去遍历那就很难控制了，所以自然而然的会想到用栈模拟递归的过程。
下边是 94 题 解法二的代码。
public List<Integer> inorderTraversal(TreeNode root) { List<Integer> ans = new ArrayList<>(); Stack<TreeNode> stack = new Stack<>(); TreeNode cur = root; while (cur != null || !stack.isEmpty()) { //节点不为空一直压栈 while (cur != null) { stack.push(cur); cur = cur.left; //考虑左子树 } //节点为空，就出栈 cur = stack.pop(); //当前值加入 ans.add(cur.val); //考虑右子树 cur = cur.right; } return ans; } 和这道题糅合一起也很简单了，只需要把 stack 和 cur 作为成员变量，然后每次调用 next 就执行一次 while 循环，并且要记录当前值，结束掉本次循环。
class BSTIterator { Stack<TreeNode> stack = new Stack<>(); TreeNode cur = null; public BSTIterator(TreeNode root) { cur = root; } /** @return the next smallest number */ public int next() { int res = -1; while (cur != null || !stack.isEmpty()) { // 节点不为空一直压栈 while (cur != null) { stack.push(cur); cur = cur.left; // 考虑左子树 } // 节点为空，就出栈 cur = stack.pop(); res = cur.val; // 考虑右子树 cur = cur.right; break; } return res; } /** @return whether we have a next smallest number */ public boolean hasNext() { return cur != null || !stack.isEmpty(); } } 时间复杂度的话，对于 next 方法，大多数时候是 O(1)，但最坏情况因为最里边的 while 循环，其实有可能达到 O(n)。但如果算均摊时间复杂度的话，其实还是 O(1)，因为每个节点最多也就经过两次就出栈了。
空间复杂度，这里只需要消耗栈的空间，也就是 O(h)。
总
这道题关键就是要知道二叉搜寻树的中序遍历是升序序列，然后问题其实就转移到怎么进行中序遍历了。