核心前提：先明确两个关键基础，才能理解迭代器类的设计逻辑
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二叉搜索树（BST）特性：左子树所有节点值 < 根节点值 < 右子树所有节点值，因此它的中序遍历结果是严格升序的（这是迭代器“按顺序返回元素”的核心依据）。
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迭代器的核心作用：不是一次性遍历整棵树，而是“按需访问”——调用一次next()，才返回下一个升序元素；调用hasNext()，判断是否还有下一个元素，避免一次性存储所有节点（节省内存）。
题目要求的BSTIterator类，本质是「用栈模拟BST中序遍历」，封装成可调用的类，完全贴合题干中“指针初始在最小元素前、next()移动指针、hasNext()判断是否有下一个”的要求。下面结合给出的TypeScript代码，逐部分拆解解释。
一、辅助类：TreeNode（二叉树节点定义）
这是题目预先定义的二叉树节点结构，是实现BSTIterator的基础，代码作用很简单——定义单个节点的组成：
class TreeNode {
val: number // 存储当前节点的值（数字类型）
left: TreeNode | null // 指向左子节点，可能为空（没有左子节点）
right: TreeNode | null // 指向右子节点，可能为空（没有右子节点）
// 构造函数：初始化节点，给val、left、right设置默认值（避免未传参报错）
constructor(val?: number, left?: TreeNode | null, right?: TreeNode | null) {
this.val = (val === undefined ? 0 : val) // 未传val，默认值为0
this.left = (left === undefined ? null : left) // 未传left，默认null
this.right = (right === undefined ? null : right) // 未传right，默认null
}
}
注意：题干中重复出现了TreeNode定义，实际编码时只需写一次，重复是为了提醒开发者该类已存在，无需自行定义。
二、核心类：BSTIterator（二叉搜索树迭代器）
该类是解题核心，包含「私有成员变量」「构造函数」「next()方法」「hasNext()方法」四部分，每一部分都围绕“模拟中序遍历、按需访问”展开。
1. 私有成员变量：stack（核心数据结构）
private stack: TreeNode[] = []
关键解释：
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private修饰：表示该栈只能在BSTIterator类内部访问，外部无法直接操作（封装性，避免误修改）。
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类型是TreeNode[]：栈中存储的是二叉树的节点（不是节点值），目的是记录“待遍历的节点路径”。
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初始化为空数组：迭代器初始化时，会根据根节点填充栈，栈的作用是“记住下一个要访问的节点”。
核心逻辑：栈顶始终是「下一个要返回的节点」（即中序遍历的下一个元素），这是整个迭代器的核心设计。
2. 构造函数：BSTIterator(root: TreeNode | null)
作用：初始化迭代器，将“指针”定位到“比BST中所有元素都小的虚拟位置”（题干要求），本质是填充栈，让栈顶成为BST的最小元素（首次调用next()会返回它）。
constructor(root: TreeNode | null) {
if (root) { // 先判断根节点是否为空（空树无需处理）
this.stack.push(root) // 先把根节点压入栈
// 沿着根节点的左子树，一直走到底，所有左子节点依次压入栈
while (root.left) {
this.stack.push(root.left)
root = root.left // 移动到下一个左子节点，直到没有左子节点
}
}
}
通俗解析（结合示例树，更易理解）：
假设BST结构如下（题干隐性示例，最易理解）：
初始化（root=7）的执行流程：
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root不为空，将7压入栈 → 栈：[7]
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7有左子节点3 → 将3压入栈 → 栈：[7, 3]
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3没有左子节点 → while循环停止
最终栈：[7, 3]，栈顶是3（BST的最小元素）。此时迭代器的“指针”在3的前面（虚拟位置，比3小），完全符合题干“指针初始化为不存在于BST、且小于所有元素”的要求。
3. 核心方法：next() → 移动指针并返回当前值
题干要求：将指针向右移动，然后返回指针处的数字；首次调用返回BST最小元素（栈顶元素）。代码逻辑分3步，逐行解析：
next(): number {
// 步骤1：弹出栈顶节点（这就是当前要返回的元素，指针随之移动到该节点）
const node = this.stack.pop()
// 步骤2：防御性判断（题干保证next()调用有效，实际不会执行这行）
if (!node) return NaN;
// 步骤3：如果当前节点有右子节点，处理右子树（保证后续next()能返回升序值）
if (node.right) {
this.stack.push(node.right) // 先将右子节点压入栈
let tmp = node.right // 临时变量，用于遍历右子树的左子节点
// 沿着右子节点的左子树走到底，所有左子节点依次压入栈
while (tmp.left) {
this.stack.push(tmp.left)
tmp = tmp.left
}
}
// 步骤4：返回当前节点的值（指针已移动到该节点）
return node.val
}
结合示例树，逐次调用next()的执行流程（承接初始化后的栈[7,3]）：
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第一次调用next()：
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pop()弹出栈顶3 → node=3，栈变为[7]
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3没有右子节点 → 不执行步骤3
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返回3（首次调用，返回最小元素，符合题干）
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第二次调用next()：
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pop()弹出栈顶7 → node=7，栈变为[]
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7有右子节点15 → 压入15，栈变为[15]
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tmp=15，15有左子节点9 → 压入9，栈变为[15,9]
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9没有左子节点 → while循环停止
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返回7（升序的下一个元素）
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第三次调用next()：
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pop()弹出栈顶9 → node=9，栈变为[15]
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9没有右子节点 → 不执行步骤3
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返回9
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第四次调用next()：
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pop()弹出栈顶15 → node=15，栈变为[]
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15有右子节点20 → 压入20，栈变为[20]
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20没有左子节点 → while循环停止
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返回15
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第五次调用next()：
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pop()弹出栈顶20 → node=20，栈变为[]
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20没有右子节点 → 不执行步骤3
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返回20
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关键总结：next()的核心是“弹出栈顶（当前元素）→ 处理右子树（补充后续待遍历节点）→ 返回值”，既保证了升序，又实现了“按需访问”（每次只处理一个节点）。
4. 辅助方法：hasNext() → 判断是否有下一个元素
题干要求：如果向指针右侧遍历存在数字，返回true；否则返回false。代码逻辑极其简洁，完全依赖栈的状态：
hasNext(): boolean {
return this.stack.length > 0 // 栈不为空 → 有下一个元素
}
结合示例树的调用流程，理解更直观：
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初始化后，栈[7,3] → length=2>0 → hasNext()=true
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第一次next()后，栈[7] → length=1>0 → hasNext()=true
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第五次next()后，栈[] → length=0 → hasNext()=false
逻辑本质：栈中存储的是“待遍历的节点”，栈不为空，说明还有未访问的元素；栈为空，说明所有元素都已访问完毕，指针右侧没有数字了。
三、实例化与调用（题干示例）
题干最后给出的实例化代码，告诉你如何使用BSTIterator类，无需自己编写，仅作参考：
// 1. 实例化迭代器对象，传入BST的根节点
var obj = new BSTIterator(root)
// 2. 调用next()，获取下一个元素（指针移动）
var param_1 = obj.next()
// 3. 调用hasNext()，判断是否还有下一个元素
var param_2 = obj.hasNext()
四、核心设计优势（为什么这么实现）
这个实现是LeetCode 173的最优解之一，优势在于“时间+空间”双高效：
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时间复杂度：
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hasNext()：O(1)，仅判断栈的长度，无循环。
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next()：均摊O(1)，每个节点最多被压入栈、弹出栈各一次，整个树遍历下来，总操作次数是O(n)，分摊到每次next()调用，就是O(1)。
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空间复杂度：O(h)，h是BST的高度（不是节点总数n）。栈中最多存储“从根节点到当前最左子节点”的路径节点，即树的高度，远优于“一次性存储所有节点（O(n)）”的方案，尤其适合大尺寸BST。
五、总结
BSTIterator类，本质是「用栈模拟BST的中序遍历」，通过构造函数初始化“最小元素路径”，next()弹出栈顶并补充右子树路径，hasNext()判断栈是否为空，最终实现“按需、升序、高效”地访问BST的所有节点，完全满足题干的所有要求。
