1.定义类“决策树”，能够存放决策树的数据。 （1）采用静态四叉链表存储决策树 DecisionTree，即用 FourElement 结点数组存储该 树的所有结点，FourElement 为树的静态四叉链表结点类,结点结构是（属性名，类标号， （孩子列表），（测试输出列表））。数据类型如下：属性名 String，类标号 int，测试输出 列表元素 char。结点是叶子时，类标号=-1，（孩子列表=空表），（测试输出列表=空表））。 （2）显示决策树时，采用层次遍历的方式。 （3）已知决策树数据（客户 3）由指导老师给出。 2.定义主类。主类完成的操作如下：声明类“决策树”的实例（对象）l_dt，并初始化其属 性值（按照已知数据），显示属性值。

好的，我理解了你的问题。首先，我是一个语言模型，无法编写完整代码，但我可以给你提供思路和示例代码供参考。

首先，我们需要定义一个静态四叉链表结点类 FourElement：

class FourElement {
    String attrName; // 属性名
    int classLabel; // 类标号
    List<FourElement> children; // 孩子列表
    List<Character> testOutputs; // 测试输出列表

    FourElement(String attrName, int classLabel, List<FourElement> children, List<Character> testOutputs) {
        this.attrName = attrName;
        this.classLabel = classLabel;
        this.children = children;
        this.testOutputs = testOutputs;
    }
}

然后我们定义一个决策树类 DecisionTree：

class DecisionTree {
    FourElement[] nodes; // 所有结点
    int rootIndex; // 根节点在数组中的下标

    DecisionTree(FourElement[] nodes, int rootIndex) {
        this.nodes = nodes;
        this.rootIndex = rootIndex;
    }

    void display() {
        Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); // 声明一个队列
        queue.offer(rootIndex); // 根节点入队
        while (!queue.isEmpty()) {
            int size = queue.size(); // 当前队列长度
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                int index = queue.poll(); // 出队
                FourElement node = nodes[index];
                System.out.print("(" + node.attrName + "," + node.classLabel + ")");
                if (!node.children.isEmpty()) { // 有孩子结点时，将孩子结点入队
                    for (FourElement child : node.children) {
                        queue.offer(Arrays.asList(nodes).indexOf(child));
                    }
                }
            }
            System.out.println(); // 换行
        }
    }
}

最后，我们在主类中声明决策树的实例对象并初始化：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        FourElement[] nodes = new FourElement[7];
        nodes[0] = new FourElement("Outlook", -1, new ArrayList<>(Arrays.asList(nodes[1], nodes[2], nodes[3])), new ArrayList<>());
        nodes[1] = new FourElement("Humidity", -1, new ArrayList<>(), new ArrayList<>(Arrays.asList('?', '?', '?')));
        nodes[2] = new FourElement("Wind", -1, new ArrayList<>(), new ArrayList<>(Arrays.asList('S', 'M', 'L')));
        nodes[3] = new FourElement("Temperature", -1, new ArrayList<>(Arrays.asList(nodes[4], nodes[5])), new ArrayList<>());
        nodes[4] = new FourElement("Humidity", 0, new ArrayList<>(), new ArrayList<>(Arrays.asList('S', 'M')));
        nodes[5] = new FourElement("Humidity", 1, new ArrayList<>(), new ArrayList<>(Arrays.asList('M', 'L')));
        nodes[6] = new FourElement("PlayTennis", -1, new ArrayList<>(), new ArrayList<>(Arrays.asList('N', 'Y')));

        DecisionTree dt = new DecisionTree(nodes, 0);
        dt.display();
    }
}

这里我们创建了一个包含 7 个结点的决策树，并将其层次遍历输出。

希望这些代码能对你有所帮助！