复习一下二叉搜索树
二叉搜索树 (Binary Search Tree, 简称 BST) 是一种特殊的二叉树(可以为空)，其中每个节点都有一个值，并且满足以下特点：

定义：

1. 左子树节点的值小于根节点的值：对于每个节点，左子树中所有节点的值都小于该节点的值。
2. 右子树节点的值大于根节点的值：对于每个节点，右子树中所有节点的值都大于该节点的值。
3. 左右子树本身也是二叉搜索树：即递归地应用上述规则，左子树和右子树也必须是二叉搜索树。

特点：

1. 查找效率高：在理想情况下（树的高度接近平衡时，即左右子树高度接近），二叉搜索树的查找、插入、删除操作的时间复杂度为 $O(\log n)$，其中 $n$ 是树中的节点数。
2. 有序性：二叉搜索树的中序遍历会按升序输出节点的值，因此可以用来进行排序或快速查找最大、最小值。
3. 插入和删除：插入新节点和删除节点时，需要遵循二叉搜索树的规则，确保树的有序性。
4. 平衡性问题：在极端情况下（如连续插入升序或降序的值），二叉搜索树可能会退化为一条链表，此时树的高度为 $O(n)$，查找、插入和删除的时间复杂度将退化为 $O(n)$。
5. 空间复杂度：使用指针结构，空间复杂度通常为 $O(n)$，其中 $n$ 是节点数。

注意：为了避免二叉搜索树退化为链表，一些平衡二叉搜索树如红黑树 (Red-Black Tree) 或 AVL 树等会动态保持树的平衡性，确保操作的时间复杂度为 $O(\log n)$。

算法思想：

1. 二叉搜索树的性质：二叉搜索树（BST）有一个重要性质：左子树的所有节点值都小于根节点，右子树的所有节点值都大于根节点。因此，对二叉搜索树进行中序遍历（先左子树 -> 根节点 -> 右子树），会按升序依次访问每个节点的值。

2. 中序遍历的过程可以确保我们从最小的节点开始访问，并依次访问较大的节点。因此，当我们访问到第 k 个节点时，该节点即为树中第 k 小的元素。

java solution

class Solution {private int count = 0;private int result = 0;public int kthSmallest(TreeNode root, int k) {inorderTraversal(root, k);return result;}private void inorderTraversal(TreeNode root, int k) {if(root == null) {return;}// 递归遍历左子树inorderTraversal(root.left, k);// 访问当前节点count++;if(count == k) {result = root.val;return; //找到结果后可以直接返回}// 递归遍历右子树inorderTraversal(root.right, k);}
}