二叉搜索树迭代器

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实现一个二叉搜索树迭代器类BSTIterator ，表示一个按中序遍历二叉搜索树（BST）的迭代器：

BSTIterator(TreeNode root) 初始化 BSTIterator 类的一个对象。BST 的根节点 root 会作为构造函数的一部分给出。指针应初始化为一个不存在于 BST 中的数字，且该数字小于 BST 中的任何元素。
boolean hasNext() 如果向指针右侧遍历存在数字，则返回 true ；否则返回 false 。
int next()将指针向右移动，然后返回指针处的数字。

注意，指针初始化为一个不存在于 BST 中的数字，所以对 next() 的首次调用将返回 BST 中的最小元素。

你可以假设 next() 调用总是有效的，也就是说，当调用 next() 时，BST 的中序遍历中至少存在一个下一个数字。

示例：

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输入
["BSTIterator", "next", "next", "hasNext", "next", "hasNext", "next", "hasNext", "next", "hasNext"]
[[[7, 3, 15, null, null, 9, 20]], [], [], [], [], [], [], [], [], []]
输出
[null, 3, 7, true, 9, true, 15, true, 20, false]

解释
BSTIterator bSTIterator = new BSTIterator([7, 3, 15, null, null, 9, 20]);
bSTIterator.next();    // 返回 3
bSTIterator.next();    // 返回 7
bSTIterator.hasNext(); // 返回 True
bSTIterator.next();    // 返回 9
bSTIterator.hasNext(); // 返回 True
bSTIterator.next();    // 返回 15
bSTIterator.hasNext(); // 返回 True
bSTIterator.next();    // 返回 20
bSTIterator.hasNext(); // 返回 False

提示：

树中节点的数目在范围 [1, 105] 内
0 <= Node.val <= 106
最多调用 105 次 hasNext 和 next 操作

进阶：

你可以设计一个满足下述条件的解决方案吗？next() 和 hasNext() 操作均摊时间复杂度为 O(1) ，并使用 O(h) 内存。其中 h 是树的高度。

Discussion | Solution

解法

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// @lc code=start
// Definition for a binary tree node.
// #[derive(Debug, PartialEq, Eq)]
// pub struct TreeNode {
//   pub val: i32,
//   pub left: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,
//   pub right: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>,
// }
//
// impl TreeNode {
//   #[inline]
//   pub fn new(val: i32) -> Self {
//     TreeNode {
//       val,
//       left: None,
//       right: None
//     }
//   }
// }
//

use std::cell::RefCell;
use std::rc::Rc;

struct BSTIterator {
    stack: Vec<Rc<RefCell<TreeNode>>>, //保存待遍历的节点
}

/**
 * `&self` means the method takes an immutable reference.
 * If you need a mutable reference, change it to `&mut self` instead.
 */
impl BSTIterator {
    /// ## 解题思路
    /// - 栈
    fn new(root: Option<Rc<RefCell<TreeNode>>>) -> Self {
        let mut ret_iter = BSTIterator { stack: vec![] };

        // 如果根节点不为空
        if let Some(root) = root.as_ref() {
            // 将根节点入栈
            ret_iter.stack.push(root.clone());

            let mut node = Some(root.clone());
            // 如果左子节点不为空
            while let Some(left) = node.unwrap().borrow_mut().left.as_ref() {
                // 将左子节点入栈
                ret_iter.stack.push(left.clone());
                // 移动到左子节点继续处理
                node = Some(left.clone());
            }
        }

        ret_iter
    }

    /// next
    fn next(&mut self) -> i32 {
        let mut ret_val = -1;
        // 如果stack中存在节点
        if let Some(node) = self.stack.pop() {
            ret_val = node.borrow().val;
            //如果当前节点存在右子节点
            if let Some(right) = node.borrow_mut().right.as_ref() {
                // 将右子节点入栈
                self.stack.push(right.clone());

                let mut n = Some(right.clone());
                //如果右子节点存在左子节点
                while let Some(left) = n.unwrap().borrow_mut().left.as_ref() {
                    // 将左子节点入栈
                    self.stack.push(left.clone());
                    n = Some(left.clone());
                }
            }
        }

        ret_val
    }

    fn has_next(&self) -> bool {
        !self.stack.is_empty()
    }
}

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