1、一棵树采用孩子链存储结构/或长子兄弟链存储结构(任选一种)，尝试编程实现： （1）创建一棵树 （2）设计一个算法求高度 （3）设计一个算法实现树的层次遍历 （4）设计两个算法实现先根遍历和后根遍历

好的，我会根据你的要求进行回答。

1. 创建一棵树（以孩子链存储结构为例）的代码实现如下：

class TreeNode:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.children = []

    def add_child(self, node):
        self.children.append(node)

def create_tree():
    # 构建一个孩子链存储结构的树
    root = TreeNode('A')
    node_b = TreeNode('B')
    node_c = TreeNode('C')
    node_d = TreeNode('D')
    node_e = TreeNode('E')
    node_f = TreeNode('F')
    node_g = TreeNode('G')
    node_h = TreeNode('H')
    node_i = TreeNode('I')
    root.add_child(node_b)
    root.add_child(node_c)
    node_b.add_child(node_d)
    node_b.add_child(node_e)
    node_e.add_child(node_h)
    node_c.add_child(node_f)
    node_c.add_child(node_g)
    node_g.add_child(node_i)
    return root

2. 求树的高度的算法实现如下：

def get_tree_height(root):
    # 递归求解
    if not root.children:
        return 1
    else:
        heights = []
        for child in root.children:
            heights.append(get_tree_height(child))
        return max(heights) + 1

3. 实现树的层次遍历的算法实现如下：

def level_order_traversal(root):
    queue = [root]
    while queue:
        node = queue.pop(0)
        print(node.value)
        queue.extend(node.children)

4. 先根遍历和后根遍历的算法实现如下：

def pre_order_traversal(root):
    print(root.value)
    for child in root.children:
        pre_order_traversal(child)

def post_order_traversal(root):
    for child in root.children:
        post_order_traversal(child)
    print(root.value)

以上是树的孩子链存储结构的实现代码和算法实现。如果你选择长子兄弟链存储结构，那么有些算法会有所不同。