建立以左右孩 子链接结构表示的二叉树，实现二叉树的先序、中序、后续的递归和非递归方式遍历，分层遍历、统计树的高度，并给出完整python代码

建立以左孩子右孩子的链接结构表示的二叉树，我们通常会使用节点类来存储每个元素及其对应的左右子节点。对于二叉树的遍历有多种方法：

1. **递归方式遍历**:
- 先序遍历（根-左-右）: 对当前节点执行操作，然后对左子树和右子树分别递归调用。

   def preorder_traversal(root):
       if root is not None:
           print(root.val) # 打印节点值
           preorder_traversal(root.left)
           preorder_traversal(root.right)

- 中序遍历（左-根-右）: 首先对左子树递归，接着访问当前节点，最后右子树。

   def inorder_traversal(root):
       if root is not None:
           inorder_traversal(root.left)
           print(root.val)
           inorder_traversal(root.right)

- 后序遍历（左-右-根）: 对左子树和右子树先递归，最后访问根节点。

   def postorder_traversal(root):
       if root is not None:
           postorder_traversal(root.left)
           postorder_traversal(root.right)
           print(root.val)

2. **非递归方式遍历**:
可以使用栈数据结构辅助完成，比如先序遍历可以借助栈保存待访问节点。

3. **层次遍历（广度优先搜索，BFS）**:
使用队列实现，按照从上到下、从左到右的顺序逐层访问。

   from collections import deque
   def level_order_traversal(root):
       if not root:
           return []
       queue = deque([root])
       result = []
       while queue:
           level_nodes = [node.val for node in queue]
           result.append(level_nodes)
           queue = deque([child for node in level_nodes for child in (node.left, node.right) if child])
       return result

4. **计算树的高度**:
树的高度可通过递归或迭代的方式求解，递归法比较简单，利用`height(root)`等于`max(height(left), height(right)) + 1`。

   def height(root):
       if not root:
           return 0
       else:
           left_height = height(root.left)
           right_height = height(root.right)
           return max(left_height, right_height) + 1

上述代码假设二叉树节点的结构如下：

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