采用前序序列构建二叉树并且前序遍历二叉树，中序遍历二叉树，后序遍历二叉树和层次遍历二叉树的代码

在Python中，我们可以使用递归或栈来构建二叉树并进行各种遍历。这里是一个使用前序（pre-order）、中序（in-order）和后序（post-order）遍历构建二叉树的例子：

首先，我们需要创建一个二叉树节点的结构：

class TreeNode:
    def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
        self.val = val
        self.left = left
        self.right = right

接下来，我们可以通过前序遍历构建二叉树：

def build_tree(preorder):
    if not preorder:
        return None
    root_val = preorder[0]
    root = TreeNode(root_val)
    index = inorder.index(root_val)  # 假设inorder已知
    root.left = build_tree(preorder[1:index])
    root.right = build_tree(preorder[index+1:])
    return root

# 假设inorder列表已知
inorder = ...  # 中序遍历的结果
tree = build_tree(preorder)

中序遍历二叉树，如果我们已经有了前序遍历和后序遍历，可以通过两者的组合找到每个节点的位置，如下所示：

def in_order_traversal(root):
    if root is not None:
        in_order_traversal(root.left)
        print(root.val, end=" ")
        in_order_traversal(root.right)

in_order_traversal(tree)

后序遍历也可以类似处理：

def post_order_traversal(root):
    if root is not None:
        post_order_traversal(root.left)
        post_order_traversal(root.right)
        print(root.val, end=" ")

post_order_traversal(tree)

至于层次遍历（广度优先搜索），通常使用队列：

from collections import deque

def level_order_traversal(root):
    if root is None:
        return []
    queue = deque([root])
    result = []
    while queue:
        level_size = len(queue)
        current_level = [queue.popleft().val for _ in range(level_size)]
        result.append(current_level)
        if root.left:
            queue.append(root.left)
        if root.right:
            queue.append(root.right)
    return result

level_orders = level_order_traversal(tree)

注意：在这个例子中，我们需要预先知道中序遍历的结果，因为它是构造二叉树的关键。如果你只有前序和后序遍历，你需要另外一种方法来解决，比如利用线索二叉树。