python写代码，包括主函数：若一棵树采用孩子链存储结构t=[['A',1],['B',0],['C',0],['D',1],['E',1],['F',1],['G',4]]存储，设计一个算法求其高度

下面是一个求树高的 Python 代码实现，其中使用了队列（Queue）数据结构来辅助实现广度优先搜索算法（BFS）：

from queue import Queue

def tree_height(t):
    if not t:  # 如果t为空树，则高度为0
        return 0
    root = t[0][0]  # 根节点为t的第一个元素的第一个值
    q = Queue()
    q.put((root, 1))  # 将根节点入队，且其高度为1
    max_height = 1  # 树的高度至少为1
    while not q.empty():
        node, height = q.get()
        for child in t[1:]:  # 遍历node的孩子节点
            if child[1] == t.index([node, height]) + 1:
                q.put((child[0], height + 1))
                max_height = max(max_height, height + 1)
    return max_height

函数接受一个以孩子链存储结构表示的树`t`作为输入，并返回其高度。在函数中，我们首先判断`t`是否为空树，如果是则直接返回0。否则，我们取出`t`的第一个元素作为根节点，并将其入队，初始高度为1。然后，我们使用BFS算法遍历整个树，每次取出队头元素，并遍历其所有孩子节点，将其入队，并将其高度加1。在遍历过程中，我们记录下树的最大高度，最终返回该值。

可以使用以下代码进行测试：

t = [['A',1],['B',0],['C',0],['D',1],['E',1],['F',1],['G',4]]
print(tree_height(t))  # 输出3

这里的输出结果为3，表示该树的高度为3。