用python构建二叉搜索树并遍历

好的，我可以为您演示用Python构建二叉搜索树并遍历的代码。以下是示例代码：

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

class BST:
    def __init__(self):
        self.root = None

    def insert(self, val):
        if not self.root:
            self.root = TreeNode(val)
            return

        curr = self.root
        while curr:
            if val < curr.val:
                if not curr.left:
                    curr.left = TreeNode(val)
                    return
                curr = curr.left
            else:
                if not curr.right:
                    curr.right = TreeNode(val)
                    return
                curr = curr.right

    def inorder(self, node):
        if not node:
            return
        self.inorder(node.left)
        print(node.val, end=' ')
        self.inorder(node.right)

    def preorder(self, node):
        if not node:
            return
        print(node.val, end=' ')
        self.preorder(node.left)
        self.preorder(node.right)

    def postorder(self, node):
        if not node:
            return
        self.postorder(node.left)
        self.postorder(node.right)
        print(node.val, end=' ')

# 创建一个二叉搜索树并插入元素
bst = BST()
bst.insert(8)
bst.insert(3)
bst.insert(1)
bst.insert(6)
bst.insert(10)
bst.insert(14)
bst.insert(4)
bst.insert(7)
bst.insert(13)

# 中序遍历
print("Inorder Traversal:")
bst.inorder(bst.root)
print()

# 前序遍历
print("Preorder Traversal:")
bst.preorder(bst.root)
print()

# 后序遍历
print("Postorder Traversal:")
bst.postorder(bst.root)
print()

输出结果：

Inorder Traversal:
1 3 4 6 7 8 10 13 14 
Preorder Traversal:
8 3 1 6 4 7 10 14 13 
Postorder Traversal:
1 4 7 6 3 13 14 10 8 

以上代码中，我们定义了一个 `TreeNode` 类和一个 `BST` 类，分别表示二叉搜索树中的节点和二叉搜索树本身。在 `BST` 类中，我们实现了三种遍历方法：中序遍历、前序遍历和后序遍历。我们还定义了一个 `insert` 方法，用于将元素插入到二叉搜索树中。

在测试代码中，我们创建了一个二叉搜索树并插入了一些元素，然后分别进行了中序遍历、前序遍历和后序遍历。