输入输出为>>> t1 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(1), Tree(4)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t1) True >>> t2 = Tree(8, [Tree(2, [Tree(9), Tree(1)]), Tree(3, [Tree(6)]), Tree(5)]) >>> is_bst(t2) False >>> t3 = Tree(6, [Tree(2, [Tree(4), Tree(1)]), Tree(7, [Tree(7), Tree(8)])]) >>> is_bst(t3) False >>> t4 = Tree(1, [Tree(2, [Tree(3, [Tree(4)])])]) >>> is_bst(t4) True >>> t5 = Tree(1, [Tree(0, [Tree(-1, [Tree(-2)])])]) >>> is_bst(t5) True >>> t6 = Tree(1, [Tree(4, [Tree(2, [Tree(3)])])]) >>> is_bst(t6) True >>> t7 = Tree(2, [Tree(1, [Tree(5)]), Tree(4)]) >>> is_bst(t7) False请写代码

以下是判断一棵二叉树是否为二叉搜索树的 Python 代码：

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

def is_bst(root: TreeNode) -> bool:
    def dfs(node, lower=float('-inf'), upper=float('inf')):
        if not node:
            return True
        if not lower < node.val < upper:
            return False
        return dfs(node.left, lower, node.val) and dfs(node.right, node.val, upper)

    return dfs(root)

该代码中，我们定义了一个 TreeNode 类来表示二叉树的节点。is_bst 函数接收一个二叉树的根节点作为参数，并返回一个布尔值，表示该二叉树是否为二叉搜索树。

is_bst 函数中，我们定义了一个内部函数 dfs，用来进行深度优先搜索。在搜索到每个节点时，我们都会检查该节点的值是否符合当前的范围（即是否在 lower 和 upper 之间），如果不符合，则返回 False。接着，我们继续对该节点的左子树和右子树进行搜索，但是对于左子树，我们需要将上界（即 upper）设置为该节点的值，对于右子树，我们需要将下界（即 lower）设置为该节点的值。这样可以保证左子树中的所有节点的值都小于当前节点的值，右子树中的所有节点的值都大于当前节点的值，从而满足二叉搜索树的性质。如果左子树和右子树都是二叉搜索树，则返回 True，否则返回 False。

我们可以通过创建几个二叉树来测试 is_bst 函数的正确性。例如，我们可以使用题目中给出的示例输入输出来测试该函数。