二叉搜索树的范围查询是给定闭区间[low, high]，返回所有值落在该区间的节点；它利用BST左小右大性质剪枝跳过整棵无关子树，平均时间复杂度为O(k + log n)，而非暴力遍历的O(n)。
什么是二叉搜索树的范围查询
范围查询就是给定一个闭区间 [low, high]，返回 BST 中所有值落在该区间内的节点。它不是简单遍历全部节点再过滤——那样是 O(n)，而利用 BST 左小右大的性质，可以剪枝跳过整棵子树，平均做到 O(k + log n)，其中 k 是结果数量。
递归实现时如何避免重复访问和漏节点
关键在于：只在当前节点值处于 [low, high] 内时才加入结果；但左右子树是否递归，不能只看当前节点，而要看区间与子树可能取值范围是否有交集。
- 若
root->val >= low，左子树仍可能含有效节点（因为左子树最大值是root->val - 1），所以要递归左子树 - 若
root->val ，右子树仍可能含有效节点（因为右子树最小值是 <code>root->val + 1），所以要递归右子树 - 即使
root本身不在区间内，也不能跳过某侧子树——比如root->val ，但右子树仍可能有 ≥ <code>low的节点
示例代码片段：
void rangeQuery(TreeNode* root, int low, int high, vector<int>& res) {
if (!root) return;
if (root->val >= low) rangeQuery(root->left, low, high, res);
if (root->val >= low && root->val <= high) res.push_back(root->val);
if (root->val <= high) rangeQuery(root->right, low, high, res);
}迭代写法中栈里存什么、什么时候 push/pop
迭代不是简单用栈模拟中序，而是带条件的 DFS：栈中每个元素是待检查的节点指针，但入栈前必须确认该节点所在子树与 [low, high] 有交集。
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- 初始把
root入栈 - 每次 pop 后，若节点值在范围内就加入结果
- 左子节点仅当
node->val > low时才入栈（否则整个左子树都 low） - 右子节点仅当
node->val < high时才入栈（否则整个右子树都 >high）
注意：这里用的是 > low 和 < high，不是 >=/<=，因为子树边界由父节点决定，严格不等才能保证剪枝安全。
遇到空节点或非法输入怎么处理
标准 BST 范围查询不依赖节点是否为空指针以外的校验——nullptr 直接跳过即可。但实际工程中容易踩两个坑：
- 传入的
low > high：应提前返回空结果，否则逻辑混乱（比如rangeQuery(root, 10, 5, res)） - 节点值类型为
long long或自定义类型时，比较操作符必须已正确定义，否则if (val >= low)编译失败或行为未定义 - 如果 BST 存在重复值，且要求返回所有重复节点，则无需额外去重逻辑；但如果只想要唯一值，得在收集后用
std::set去重——这会改变时间复杂度
最常被忽略的一点：范围查询本身不修改树结构，但如果你在遍历中顺便做删除或插入，就必须加锁或确保单线程——BST 非线程安全。
