python二叉树的创建和遍历_python层序遍历建立二叉树

树的相关定义参考资料：二叉树的Python实现 - 山阴少年 - 博客园

树的定义与基本术语

  树型结构是一类重要的非线性数据结构，其中以树和二叉树最为常用，是以分支关系定义的层次结构。树结构在客观世界中广泛存在，如人类社会的族谱和各种社会组织机构；在计算机领域中也有广泛应用，如在编译程序中，可用树来表示源程序的语法结构；在数据库系统中，树型结构也是信息的重要组织形式之一；在机器学习中，决策树，随机森林，GBDT等是常见的树模型。
  树（Tree）是n(n≥0)个结点的有限集。在任意一棵树中：（1）有且仅有一个特定的称为根（Root）的节点；（2）当n>1n>1时，其余节点可分为m(m>0)m(m>0)个互不相交的有限集T1,T2,...,Tm,其中每一个集合本身又是一棵树，并且称为根的子树（SubTree）。

  在图1，该树一共有13个节点，其中A是根，其余节点分成3个互不相交的子集：T1={B,E,F,K,L},T2={C,G},T3={D,H,I,J,M};T1,T2和T3都是根A的子树，且本身也是一棵树。例如T1，其根为B，其余节点分为两个互不相交的子集；T11={E,K,L},T12={F}。T11和T12都是B的子树。而在T11中E是根，{K}和{L}是E的两棵互不相交的子树，其本身又是只有一个根节点的树。
  接下来讲一下树的基本术语。
  树的结点包含一个数据元素及若干指向其子树的分支。节点拥有的子树数量称为节点的度（Degree）。在图1中，A的度为3，B的度为2，C的度为1，F的度为0。度为0的结点称为叶子（Leaf）结点。在图1中，K,L,F,G,M,I,J都是该树的叶子。度不为0的结点称为分支结点。树的度是指树内个结点的度的最大值。
  结点的子树的根称为该结点的孩子（Child），相应地，该结点称为孩子的双亲（Parent）。在图1,中，D是A的孩子，A是D的双亲。同一个双亲的孩子之间互称兄弟（Sibling）。在图1中，H,I,J互为兄弟。结点的祖先是从根到该结点所经分支上的所有结点。在图1中，M的祖先为A,D,H。对应地，以某结点为根的子树中的任一结点都称为该结点的子孙。在图1中，B的子孙为E,F,K,L。
  树的层次(Level)是从根开始，根为第一层，根的孩子为第二层等。双亲在同一层的结点互为同兄弟，在图1中，K,L,M互为堂兄弟。树中结点的最大层次称为树的深度(Depth)或高度，在图1中，树的深度为4。
  如果将树中结点的各子树看成从左到右是有次序的（即不能交换），则称该树为有序树，否则为无序树。
  森林（Forest）</