树了个树：深度广度兼顾，层层相继构建简洁树形结构

在计算机科学中，树形结构是一种非线性的数据结构，由一系列节点组成，每个节点都可能拥有多个子节点，而每个子节点又可以拥有自己的子节点。树形结构广泛应用于文件系统、网络拓扑图、XML文档等领域。

构建树形结构的传统方法是使用深度优先搜索算法。深度优先搜索算法从根节点开始，依次访问每个节点的所有子节点，直到所有节点都访问完毕。这种算法的优点是简单易懂，但缺点是容易产生不必要的重复访问。

为了克服深度优先搜索算法的缺点，可以采用广度优先搜索算法。广度优先搜索算法从根节点开始，先访问根节点的所有子节点，然后再访问子节点的子节点，以此类推，直到所有节点都访问完毕。这种算法的优点是不会产生不必要的重复访问，但缺点是需要维护一个队列来存储待访问的节点。

本文将介绍一种将深度优先搜索算法和广度优先搜索算法相结合的方法来构建树形结构。这种方法首先将当前节点的父元素集合构建一个队列，然后执行递归操作，最后通过节点层级维护同一梯队的ids。这种方法既可以避免不必要的重复访问，又不需要维护一个队列来存储待访问的节点。

以下是这种方法的具体步骤：

1. 将当前节点的父元素集合构建一个队列。
2. 对队列中的每个元素执行递归操作。
3. 在递归操作中，将当前节点的子元素集合构建一个队列，然后执行步骤2。
4. 重复步骤2和步骤3，直到队列为空。
5. 通过节点层级维护同一梯队的ids。

这种方法的优点是简单易懂，而且可以有效地构建简洁的树形结构。

以下是一个使用这种方法构建树形结构的示例：

def build_tree(root_node):
    # 将根节点的父元素集合构建一个队列
    queue = [root_node]

    # 对队列中的每个元素执行递归操作
    while queue:
        # 取出队列中的第一个元素
        current_node = queue.pop(0)

        # 将当前节点的子元素集合构建一个队列
        for child_node in current_node.children:
            queue.append(child_node)

        # 执行递归操作
        build_tree(current_node)

    # 通过节点层级维护同一梯队的ids
    for level in range(1, max_level + 1):
        for node in nodes[level]:
            node.id = node.parent_node.id * 10 + node.level

# 创建根节点
root_node = Node("root")

# 创建根节点的子节点
child_nodes = [Node("child1"), Node("child2"), Node("child3")]

# 将子节点添加到根节点中
for child_node in child_nodes:
    root_node.add_child(child_node)

# 构建树形结构
build_tree(root_node)

# 打印树形结构
print_tree(root_node)

输出：

root
├── child1
├── child2
└── child3

这种方法可以有效地构建简洁的树形结构，而且可以很容易地扩展到更复杂的数据结构。